航空復(fù)合材料太赫茲光譜成像探測數(shù)據(jù)融合處理方法研究

張萌

摘 要：對于航空復(fù)合材料使用太赫茲光譜探測成像的研究中，對于采用探測數(shù)據(jù)直接成像處理得到的灰度圖像信噪比低，分辨率差，無法直接使用，需要通過數(shù)據(jù)融合處理算法增強(qiáng)THz圖像的視覺可觀性，以提高界面檢測的精度。目前主要的方法是將太赫茲直接檢測的圖像通過相移技術(shù)、平滑算法、解包裹技術(shù)最終得到精確連續(xù)的相位圖像信息，但相位技術(shù)、平滑算法、解包裹技術(shù)的算法種類繁多需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇搭配。文中通過對于多種平滑算法的研究總結(jié)出了每種算法的特性與適合的情況，對于航空復(fù)合材料成像探測應(yīng)該采用的平滑算法進(jìn)行了說明和分析，同時(shí)對于解包裹技術(shù)的算法進(jìn)行了解釋并對于條紋估計(jì)的相位圖分割的局部解包裹算法進(jìn)行分析，得出對于航空復(fù)合材料成像探測應(yīng)采用該方法進(jìn)行解包裹運(yùn)算。最終給出了對于航空復(fù)合材料太赫茲光譜成像數(shù)據(jù)融合處理的最佳搭配方法。

關(guān)鍵詞：復(fù)合材料;太赫茲探測;光譜成像;數(shù)據(jù)融合處理

中圖分類號：TP391.41;O441

1 緒論

電磁波譜中微波和紅外之間的部分稱為太赫茲（Terahertz，THz）波或太赫茲輻射，其頻率為0.1～10THz[1]。太赫茲波段一端落入遠(yuǎn)紅外（far in-frared）波段，另一端落入亞毫米波段，是光子技術(shù)與電子技術(shù)、宏觀狀態(tài)與微觀狀態(tài)之間的過渡區(qū)域[2]，表現(xiàn)出一系列不同于其他電磁輻射的特殊性能。由于太赫茲能量低、強(qiáng)穿透等特性使得更適于復(fù)合材料的探傷和缺陷分析。太赫茲光譜圖像的成像像素點(diǎn)中包含物質(zhì)的主要幾何信息，還包括物質(zhì)對太赫茲脈沖響應(yīng)的時(shí)間信息。其通過對各個像素點(diǎn)的光譜信息進(jìn)行分析計(jì)算，可得到像素點(diǎn)上的光學(xué)參數(shù)，這些光學(xué)參數(shù)為隱藏物體檢測提供了必要的信息[3]。但太赫茲直接成像的信噪比低，分辨率差，需要通過數(shù)據(jù)融合處理算法增強(qiáng)THz圖像的視覺可觀性，以提高界面檢測的精度。

2 相移技術(shù)

為了能直接在復(fù)合航空材料表面直接梯度信息并提高檢測靈敏度，在太赫茲光譜成像系統(tǒng)的算法中需要融入相移技術(shù)。在相移成像中，使用不同的能直接測量相位值的各種技術(shù)稱之為相移技術(shù)，從相移技術(shù)應(yīng)用的時(shí)空域上分析，相移技術(shù)分為時(shí)間相移技術(shù)以及空間相移和空間載波相移技術(shù)。對于時(shí)間相移技術(shù)而言其成本較低并且在靜態(tài)測量情況下表現(xiàn)出優(yōu)異的效果使得時(shí)間相移技術(shù)成為了使用較多的相移技術(shù)之一。被測物體變形前后對光路影響如圖1所示。

通過對物體表面變形前后的相位圖像進(jìn)行求差可獲得直接表征被測物體表面形變位移的包含梯度信息的相位圖像，如圖3所示。通過時(shí)間相移技術(shù)的應(yīng)用，可直接將物體表面位移變化引起的相位變化信息測量出，以此來直接表征出物體表面缺陷變化引起的梯度信息P2的變化。

3 圖像平滑算法

在太赫茲光譜成像缺陷檢測系統(tǒng)中獲取的光譜成像圖樣和相位圖都是噪聲載波的圖像。這些圖像中會有很多的噪聲信息，這些噪聲主要影響相移算法對相位進(jìn)行提取的計(jì)算結(jié)果和對物體表面缺陷的識別。所以快速、有效的控制太赫茲光譜成像檢測系統(tǒng)中的噪聲干擾是本領(lǐng)域研究的重要內(nèi)容。

在太赫茲光譜成像圖像的噪聲特性研究方面，最常用的濾波算法有中值濾波器、均值濾波器、以及正余弦濾波器。在這些濾波算法中均值濾波是最常使用的濾波算法，其主要原理是通過計(jì)算均值的方法來消除隨機(jī)誤差對圖像的影響。圖像窗口的大小對于均值濾波是十分重要的，在濾波運(yùn)算后的各個像素值會采用圖像范圍中所有圖像像素的加權(quán)平均灰度值來進(jìn)行計(jì)算。均值濾波計(jì)算中像素的均值灰度V-的值表示為：

其中n×n是均值濾波的窗口大小，K（i，j）是加權(quán)系數(shù)，是所有是窗口中加權(quán)系數(shù)矩陣的總和，g（i，j）是均值濾波窗口中每個像素的灰度值[4]。

均值濾波根據(jù)其運(yùn)算原理，它能夠消除隨機(jī)誤差以及頻率較低的噪聲在這兩方面的處理上效果顯著，但均值濾波在處理過程中也會使得圖像的外輪廓的信息變得不夠清晰，這種不利的影響會依據(jù)濾波算法中運(yùn)算范圍大小的選擇而變化，一般情況下，濾波范圍越大現(xiàn)象越明顯。

中值濾波是典型的非線性濾波，又稱“椒鹽濾波”，其原理是通過對濾波窗口中像素值的中間值計(jì)算出剪切散斑干涉圖像中的像素值。對于高頻噪聲的干擾，中值濾波器的濾波效果較好，而中值濾波不能對隨機(jī)噪聲和低頻噪聲起到抑制和消除作用。

正余弦濾波器是一種專門解決相位圖中有跳變情況的濾波要求而設(shè)計(jì)的。正余弦濾波器顧名思義以相位圖像的正余弦值為濾波對象，其根本作用是使得圖像相位值的跳變點(diǎn)能夠連續(xù)，然后再通過低通濾波進(jìn)行處理，最后還要再進(jìn)行反正切濾波處理。經(jīng)過反復(fù)研究和實(shí)際應(yīng)用，效果較好的算法名稱及其優(yōu)缺點(diǎn)如表1所示。

通過對上述常用的平滑算法分析，太赫茲光譜成像通過這些算法均有一定較好的噪聲和干擾抑制作用。表中的大部分濾波算法在抑制干擾與噪聲的基礎(chǔ)上還起到對邊緣信息的保護(hù)。

問題1：目前的平滑算法能夠?qū)τ谔掌澇上駡D像有較明顯的抑制干擾和噪聲的作用，但是有時(shí)會使得相位的跳變信息丟失或隱藏，進(jìn)而在后期進(jìn)行解包裹處理時(shí)導(dǎo)致原始相位值丟失或者無法恢復(fù)。

問題2：對于平滑處理算法來說，濾波方法中的具體參數(shù)的選擇需要大量的實(shí)踐和研究，不然很難進(jìn)行選擇和確定，也無法穩(wěn)定的保證算法的魯棒性。

因此，在相位圖像被提取后，仍會存在各種噪聲干擾信號，想得到有價(jià)值的太赫茲光譜成像的相位圖像，采用濾波算法進(jìn)行噪聲信號的過濾和去除是必不可少的流程。加窗傅里葉變換濾波算法是通過選擇一個適合的閾值，閾值的選擇是根據(jù)相位圖像的頻譜系數(shù)來進(jìn)行合理選擇的，確定后的閥值要與若頻譜系數(shù)的絕對值進(jìn)行比較，分成兩種情況確定閾值，若閾值大于若頻譜系數(shù)則保留當(dāng)前閾值，若閾值小于若頻譜系數(shù)則將閾值設(shè)置為零。這種固定閾值的加窗傅里葉濾波算法有較好的去噪效果，因?yàn)檫@種算法對于頻譜系數(shù)較小的分量部分進(jìn)行了消除。但是由于確定閾值函數(shù)的不連續(xù)性，常常使得計(jì)算結(jié)果出現(xiàn)突變情況，使得頻譜系數(shù)小，但不應(yīng)消除的分支意外丟失，而把不應(yīng)留下的噪聲干擾嚴(yán)重的信號保留。為了克服這種情況，提高濾波算法的計(jì)算效果，經(jīng)過驗(yàn)證，解決丟失頻譜系數(shù)小的相位信號問題就必須采用改進(jìn)閾值的傅里葉變換平滑算法。

4 解包裹技術(shù)

通過提取太赫茲光譜成像圖像，并經(jīng)過濾波算法進(jìn)行去噪之后，最后一個步驟是就進(jìn)行相位去包裹。由于所有相移算法最后是通過反正切的原理求解相位分布值，所以無論通過什么相移算法提取相位分布，所求的相位分布值都包含在-π～π之間，為了求解原始相位值信息，必須對包裹在-π～π的相位圖像進(jìn)行解包裹處理。相位解包裹的過程就是解決相位值不連續(xù)的問題，在包裹的相位圖像中添加合適的2π的整數(shù)N（x，y）倍之后，相位圖像由包裹在-π～π之間不連續(xù)的相位值，變成連續(xù)相位值。解包裹之后的相對相位Δ分布可以表示為：

255[4]。由（2）式可知，通過正確的方法找到每個相位點(diǎn)的n（x，y）值使得最后的相位值Δ能獲得連續(xù)的相位，這是相位解包裹算法中核心的問題。

對于解決解包裹運(yùn)算的核心問題，分支切割法是很有成效的相位解包裹算法之一，該算法能有效的處理相位圖像中條紋發(fā)生斷裂處的相位殘留相位值并可以避免分支切割產(chǎn)生未去包裹的相位分支圖。另一種高效的解包裹運(yùn)算方法是通過相位圖進(jìn)行劃分，將其劃分為較小的區(qū)間再進(jìn)行解包裹運(yùn)算。但是對于相位解包裹而言，這種運(yùn)行屬于定向計(jì)算，當(dāng)太赫茲成像圖像的相位條紋中其圖像的內(nèi)外邊緣處出現(xiàn)不連續(xù)的點(diǎn)時(shí)，不連續(xù)的斷點(diǎn)對相鄰像素點(diǎn)的相位值都有嚴(yán)重的影響。航空設(shè)備在組裝調(diào)試過程中其表面有可能出現(xiàn)脫粘、斷點(diǎn)這些問題，為了避免這種現(xiàn)象，應(yīng)采用基于條紋估計(jì)的相位圖分割的局部解包裹算法。

5 結(jié)論

為了提高對太赫茲光譜成像條紋圖像中噪聲的抑制，彌補(bǔ)大多數(shù)平滑算法本身的不足之處，需要在圖像的相移計(jì)算算法中融入有效的平滑算法，在平滑算法中要提高算法的抗噪聲特性而且要使得圖像邊緣信息清晰化，在解包裹運(yùn)算中也必須融入有效的濾波算法，以防止新的噪聲干擾的引入，最終應(yīng)采用基于自適應(yīng)濾波的四步算法，首先相移相位提取算法、其次采用自動調(diào)整平滑次數(shù)的改進(jìn)閾值傅里葉濾波平滑算法和基于條紋估計(jì)和相位圖分割的局部解包裹算法進(jìn)行航空復(fù)合材料成像探測數(shù)據(jù)的融合處理。

參考文獻(xiàn)：

[1]王憶鋒，毛京湘.太赫茲技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及應(yīng)用前景分析[J].光電技術(shù)應(yīng)用，2008（01）：1-4+41.

[2]孫博，姚建銓.基于光學(xué)方法的太赫茲輻射源[J].中國激光，2006，33（10）：1349-1359.

[3]周志龍.基于太赫茲時(shí)域光譜的檢測技術(shù)研究[D].中國計(jì)量大學(xué)，2016.

[4]段寶妹.于激光剪切散斑干涉的雷達(dá)吸波涂層缺陷檢測技術(shù)研究[D].電子科技大學(xué)，2018.