申请/专利权人：华中科技大学;湖北爱默思智能检测装备有限公司

申请日：2022-04-18

公开（公告）日：2024-07-02

公开（公告）号：CN114693936B

主分类号：G06V10/26

分类号：G06V10/26;G06V10/44

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.02#授权;2022.07.19#实质审查的生效;2022.07.01#公开

摘要：本发明公开了一种基于白光干涉测量的微沟槽特征分割方法及系统，属于图像处理领域；通过对微沟槽三维图像中台阶、过渡区域、沟道以及噪声的特征进行分析发现，当采用高度和梯度两种属性进行描述时，各种特征内部均匀具有一致性，特征之间的差异比较大，并且特征之间的属性描述基本不交叉，本发明采用高度和梯度两个参数作为二维属性来描述各个特征，能够规避噪声所带来的影响，同时对台阶、过渡区域、沟道三种待提取特征的区别化描述能力也较强；另外，本发明采用表面特征的概率描述方法，基于最大信息熵原理实现对沟槽微结构特征的自动分割，获得用于评定的各种特征的高度矩阵；这个过程无需人工干涉，分割效率及准确性较高，确定性也较强。

主权项：1.一种基于白光干涉测量的微沟槽特征分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、计算微沟槽三维图像中各测量点处归一化后的离散高度值和梯度值；所述微沟槽三维图像基于白光干涉测量得到；S2、将各测量点处归一化后的离散高度值作为离散型随机变量Z的值域，将各测量点处归一化后的离散梯度值作为离散型随机变量G的值域，构成二维离散随机事件Z，G的样本空间Ω；S3、设置阈值s1、s2和t，基于微沟槽三维图像中台阶、过渡区域、沟道和图像噪声的特征，将所述样本空间Ω划分为与台阶、过渡区域、沟道和图像噪声分别一一对应的二维子空间Ω1、Ω2、Ω3和Ω4；其中，Ω1＝0≤Z＜s1∩0≤G＜t，Ω2＝s1≤Z＜s2∩0≤G＜t，Ω3＝s2≤Z≤zmax∩0≤G＜t，Ω4＝0≤Z≤zmax∩t≤G≤gmax；zmax和gmax分别为Z和G的值域最大值；0＜s1＜s2＜zmax，0＜t＜gmax；S4、在0＜t＜gmax的值域范围内，选取使得二维子空间Ω4的发生概率小于或等于预设概率的t的最小值，作为阈值t的最优取值；S5、分别计算二维子空间Ω1、Ω2、Ω3所对应的二维离散熵值，求和后得到二维子空间Ω1、Ω2和Ω3总熵值的计算公式Hs1,s2,t；S6、将阈值t的最优取值带入所述总熵值的计算公式Hs1,s2,t中，并在0＜s1＜s2＜zmax的值域范围内，选取使得所述总熵值最大的s1和s2，作为阈值s1和s2的最优取值；S7、将阈值s1、s2和t的最优取值带入二维子空间Ω1、Ω2、Ω3和Ω4的表达式中，得到最优二维子空间和S8、分别构建以测量点横纵坐标为行列的台阶特征分割矩阵L1、过渡区域特征分割矩阵L2和沟道特征分割矩阵L3，用于分别标示台阶、过渡区域和沟道分割特征对应于微沟槽三维图像中的坐标位置；所述台阶特征分割矩阵L1第x行第y列的元素所述过渡区域特征分割矩阵L2第x行第y列的元素所述沟道特征分割矩阵L3第x行第y列的元素hx,y为微沟槽三维图像中坐标为x,y的测量点的高度值；gx,y为微沟槽三维图像中坐标为x,y的测量点处归一化后的离散梯度值；S9、分别基于所述台阶特征分割矩阵L1、所述过渡区域特征分割矩阵L2和所述沟道特征分割矩阵L3，对应重构台阶、过渡区域、沟道的特征高度矩阵，从而实现微沟槽三维图像的特征分割；当特征分割矩阵第x行第y列的元素为1时，特征高度矩阵中第x行第y列的元素为hx,y；当特征分割矩阵第x行第y列的元素为0时，特征高度矩阵中第x行第y列的元素为对应特征的均值高度。

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权利要求：

百度查询： 华中科技大学 湖北爱默思智能检测装备有限公司 一种基于白光干涉测量的微沟槽特征分割方法及系统

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