[发明专利]大口径光学元件损伤点在线与离线暗场图像匹配方法

说明书

一种大口径光学元件损伤点在线与离线暗场图像匹配方法，属于光学元件损伤检测领域。本发明针对现有光学元件的在线损伤图像与离线损伤图像之间通过损伤点匹配确定伪损伤点，匹配难度大并且效率低的问题。它采用近邻损伤多点主动定位方法找到损伤的位置，相对于传统的三角形匹配方法，不需要将损伤两两之间的距离、角度信息提前计算存储，极大地减少了计算量，加快了匹配速度；同时，利用待匹配损伤近邻已匹配损伤的相对位置关系，更加精准的找到待匹配损伤的位置，减少远距离损伤匹配带来的误差，提高匹配精度。本发明在强干扰损伤的情况下可正确匹配离线损伤所对应的在线损伤。

技术领域

本发明涉及大口径光学元件损伤点在线与离线暗场图像匹配方法，属于光学元件损伤检测领域。

背景技术

大型激光装置中的大口径光学元件在高能量激光的辐照下极易产生损伤，需要在线采集暗场侧照明条件下的光学元件损伤图像，对其损伤程度进行监控与评估。由于杂散光、灰尘和熔石英碎屑的存在，使在线暗场元件损伤图像上除了真损伤点，还存在大量伪损伤点，这严重干扰了对光学元件损伤程度的正确评估。

为了准确判断在线损伤图像中损伤点的真伪，需要将光学元件从实验装置上拆卸下来，清洗过后放在特定的离线检测平台上，拍摄获取只有真损伤的离线损伤图像；再通过人工交叉对比在线损伤图像与离线损伤图像，对离线和在线图像损伤点进行匹配，确定在线损伤图像中损伤的真伪。

由于待匹配损伤点的数量很多，在光学元件损伤图像上分布不均匀，并且损伤点间距小(最小可能只有几个像素)，人工进行损伤点的匹配难度极大；同时由于在线、离线的拍摄环境、拍摄角度、光源分布的不同，使得在线、离线损伤的形态、亮度和位置都存在差异，这进一步增大了损伤点匹配难度。目前，通常依靠人工匹配部分损伤点，再用这部分损伤点的中心坐标计算在线、离线图像的投影变换矩阵，实现两幅图像的粗配准。这种方法精度低、效率低。

现有基于三角形配准的星图匹配方法匹配速度相对较慢，尤其不适用存在强伪损伤干扰的情况。另外，现有终端光学元件在线检测图像中伪损伤数量大，由于辅助配准的纹理特征极少，人工配准在线、离线损伤存在速度慢、准确率低的缺陷。

发明内容

针对现有光学元件的在线损伤图像与离线损伤图像之间通过损伤点匹配确定伪损伤点，匹配难度大并且效率低的问题，本发明提供一种大口径光学元件损伤点在线与离线暗场图像匹配方法。

本发明的一种大口径光学元件损伤点在线与离线暗场图像匹配方法，包括，

步骤一：获取光学元件通光口径范围内在线损伤点区域的待配准在线损伤点集合和离线损伤点区域的待配准离线损伤点集合；

步骤二：根据待配准离线损伤点集合中离线损伤点的灰度积分值，将所有离线损伤点分为恒星损伤点和行星损伤点；

将灰度积分值最大的恒星损伤点作为中心点P1；其它恒星损伤点按照与中心点P1的距离面积比，由小到大依次排序为P2点、P3点、……，获得匹配顺序索引P1、P2、P3、……；

计算在线损伤点区域相对于离线损伤点区域的缩放系数；

步骤三：以中心点P1为基准点，按匹配顺序索引再确定两个恒星损伤点与中心点P1构成初始离线损伤三角形；根据缩放系数将初始离线损伤三角形映射到待配准在线损伤点集合，得到相对应的在线损伤区域；根据初始离线损伤三角形的损伤特征信息，确定在线损伤区域内匹配的在线候选三角形；再通过损伤特征信息相似度投票法在在线候选三角形中确定与初始离线损伤三角形匹配的在线损伤三角形，实现初始三个在线损伤点与三个恒星损伤点的匹配；

步骤四：将匹配顺序索引中除初始离线损伤三角形对应的三个恒星损伤点以外，其它的恒星损伤点依次以已匹配离线损伤点为参考点，在待配准在线损伤点集合中确定与当前恒星损伤点对应的感兴趣在线损伤点区域；

若感兴趣在线损伤点区域内包括一个在线损伤点，则所述在线损伤点作为当前恒星损伤点的在线匹配点；