[发明专利]MEMS面内位移测量方法

权利要求书

1.一种MEMS面内位移测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，获取两幅MEMS图像：一幅图像为零相位时刻的MEMS微结构图像作为样本图像，另一幅图像为不是零相位时刻的MEMS微结构运动图像作为目标图像；

S2，在样本图像中选取样本子区f(x,y)，在目标图像中选取目标子区g(x,y)；

S3，对两幅子区图像进行分形插值处理；

S4，将分形处理后的子区图像进行傅立叶变换；

S5，将步骤S4中变换后的图像进行滤波，得到样本子区涡旋图像和目标子区涡旋图像；

S6，计算涡旋点偏心率参数和相位参数，为涡旋图像重新赋值；

S7，寻找最佳匹配，获得位移值。

2.根据权利要求1所述的MEMS面内位移测量方法，其特征在于，样本子区f(x,y)与目标子区g(x,y)存在以下关系：

g(x,y)＝f(x+u,y+v)，

其中，(u,v)是样本子区f(x,y)与目标子区g(x,y)之间相对平移大小。

3.根据权利要求1所述的MEMS面内位移测量方法，其特征在于，分形插值处理的计算方法为：

对两幅子区图像进行基于随机中点的分形插值处理，随机中点位移法用(x_mi,y_mi)表示内插点：

x_mi＝(x_i+x_i+1)/2+s·w·rand()，

y_mi＝(y_i+y_i+1)/2+s·w·rand()，

其中，(x_i,y_i)表示第i个像素点的像素坐标，(x_i+1,y_i+1)是(x_i,y_i)点在像素坐标上的横坐标和纵坐标分别增加1后的邻点坐标；s和w分别依次为控制左右移动方向和移动距离的参数，rand()为随机变量；用正态随机函数stdev*N(0,1)表示随机变量s·w·rand()，其中stedv表示基于样本估算标准差，N(0,1)是标准正态分布；

设图像的像素点为(i,j)：

当i,j均为奇数时，插值点的灰度值为已知，灰度值用I表示；

当i,j均为偶数时，插值点的灰度值为：

I＝[I(i-1,j-1)+I(i+1,j+1)+I(i-1,j+1)+I(i+1,j-1)]/4+ΔI；

当i,j为一奇一偶时，插值点的灰度值为：

I＝[I(i-1,j)+I(i,j+1)+I(i,j+1)+I(i+1,j)]/4+ΔI；

其中参数G为高斯随机变量，服从N(0,1)分布，H为分形参数，表示新区间的标准偏差的变化，可以生成各种FBM曲面；σ为像素灰度的均方差。