[发明专利]一种IVMD及能量估计相结合的DSPI相位滤波方法

说明书

一种IVMD和能量估计相结合的DSPI相位滤波方法，所述DSPI相位滤波方法包括以下步骤：VMD方法分解过程中需要预先设定分解后的模态数量，为此文中根据相位图长度和宽度估算分解后的模态分量的个数，利用正交指标选取最佳模态数量；根据最佳模态数量的个数对DSPI相位图进行变分模态分解，获得一系列的模态函数分量，即调频调幅成分；计算调频调幅成分能量，利用分解后分量的能量估算噪声分量的能量；分析能量对数值与模态分量个数的曲线变化图，提取无噪声分量，获得滤波后的DSPI相位图。本发明在散斑相位图中包含的大量噪声前提下避免VMD分解过程中模态数量的设定问题，采用IVMD对图片进行滤波处理，去除噪声干扰，获得精确的相位测量信息。

技术领域

本发明涉及激光无损检测和光学图像处理领域，尤其涉及一种IVMD(Improvedvariational mode decomposition，改进变分模态分解)及能量估计相结合的DSPI相位滤波方法。

背景技术

近年来，随着航空航天的发展，各种复合材料获得广泛应用。然而，这些复合材料在加工制造和服役过程中由于变形、位移等缺陷导致构件性能显著下降，减少服役时间。为此，需要对这些复合材料进行检测及评估，为后续抢修提供方案，保障航空航天设备的健康运行。

研究表明当被相干光照射的物体表面发生形变或者位移时，物面的形变就转化成像面上散斑的相位变化，这种现象称为散斑干涉。数字散斑干涉(Digital SpecklePattern Interferometry,DSPI)是一种非接触式全场测量技术，它可以对复合材料的位移、形变、表面缺陷等进行测量。采集的散斑相位图由于大量噪声干扰，导致散斑相位图信噪比低、相位测量灵敏度低，无法获得测量物体的精确信息。因此，有必要对散斑相位图进行处理，提高图像的信噪比，去除噪声干扰。

针对DSPI相位降噪，国内外学者提出了很多种降噪方法，它们主要分为空域类和时频分析类。空域类方法主要有均值滤波法和中值滤波法：均值滤波法在滤除噪声的同时也破坏了图像的细节部分，导致处理后的图像变得模糊，使相位突变的信息丢失；中值滤波方法在降噪的同时可以保留边缘信息，且方法简单，易于实现，然而该方法计算时间长，平滑效果较差。

时频分析降噪法有Gabor变换、小波变换、经验模态分解等方法。Gabor滤波和小波阈值降噪法都是通过人工设定阈值的方法滤除干扰噪声，不具有自适应性，无法获取精确的相位信息；经验模态分解法存在模态混叠、过包络、欠包络等缺点，不能有效的对噪声进行处理。

发明内容

本发明提供了一种IVMD及能量估计相结合的DSPI相位滤波方法，本发明针对数字散斑相位图中大量噪声干扰，采用IVMD对散斑相位图进行处理，无需参数设置，可以对图片进行分解，去除噪声干扰，获得精确的测量信息，详见下文描述：

一种IVMD和能量估计相结合的DSPI相位滤波方法，所述DSPI相位滤波方法包括以下步骤：

采集DSPI相位图，根据相位图长度和宽度估算分解后的模态分量的个数，利用正交指标提取最佳模态数量；

根据分解后分量的个数对DSPI相位图进行变分模态分解，获得一系列的模态函数分量，即调频调幅成分；

计算调频调幅成分能量，利用分解后分量的能量估算噪声分量的能量；

分析能量对数值与模态分量个数的曲线变化图，提取无噪声分量，获得滤波后的DSPI相位图。

其中，所述根据相位图长度和宽度估算分解后的模态分量的个数，利用正交指标提取最佳模态数量的步骤具体为：

判断图片的长度和宽度，两者相等的时候，利用长度或宽度可以计算出来模态分量的个数；

两者不相等的时候，首先根据尺度估算模态数量的范围，分别计算分解后的正交性，选取正交最小时对应的分量个数，即为最佳模态数量。