[发明专利]一种损伤图像特征数据库构建方法、构建系统及发动机

权利要求书

1.一种损伤图像特征数据库构建方法，其特征在于，所述损伤图像特征数据库构建方法包括：根据获取的损伤图像数字特征构建发动机损伤图像特征数据库；

利用发动机损伤图像特征数据库识别未知损伤图像，并进行识别结果的显示；同时，将新损伤特征归入数据库。

2.如权利要求1所述的损伤图像特征数据库构建方法，其特征在于，所述损伤图像特征的提取方法包括：

(1)将待检测的损伤图像进行灰度化处理；

(2)进行颜色矩特征提取，获得一阶矩、二阶矩和三阶矩；

(3)进行灰度共生矩阵特征提取，通过能量、对比度、相关性、熵和逆差矩来表征灰度共生矩阵反映的纹理特征。

3.如权利要求2所述的损伤图像特征数据库构建方法，其特征在于，步骤(1)中，所述将待检测的损伤图像进行灰度化处理的方法，包括：

设R、G、B为发动机损伤图像的红色、绿色、蓝色分量矩阵，按照人眼对不同色系的敏感程度，图像的灰度化根据对R、G、B三分量进行加权平均获得，其计算表达式如下：

f(i,j)＝0.30·R(i,j)+0.59·G(i,j)+0.11·B(i,j)

其中，f表示图像的灰度矩阵。

4.如权利要求2所述的损伤图像特征数据库构建方法，其特征在于，步骤(2)中，所述进行颜色矩特征提取的方法，包括：

获得灰度化的损伤图像后，通过计算的矩来描述颜色的统计特征；颜色分布信息主要集中在低阶矩，采用前三阶矩来表明图像的颜色分布，计算公式如下：

其中，N为矩阵的像素数量；p_ij为第i行j列的像素点；μ为一阶矩，也叫矩阵的均值，表示灰度图像的平均强度；σ为二阶矩；ζ为三阶矩。

5.如权利要求2所述的损伤图像特征数据库构建方法，其特征在于，步骤(3)中，所述进行灰度共生矩阵特征提取的方法，包括：

灰度共生矩阵GLCM是对灰度图像上保持距离为d，方向为θ的两个像素分别具有某灰度的状况进行统计获得的，反映了灰度图像关于方向、间隔和幅度变化的综合信息，是分析图像局部模式的基础；

采用能量、对比度、相关性、熵、逆差矩来表征GLCM反映的纹理特征，具体计算公式如下：

其中，

6.如权利要求1所述的损伤图像特征数据库构建方法，其特征在于，所述的损伤图像特征数据库构建方法包括以下步骤：

步骤一，通过无损检测技术采集民航发动机内部的不同结构损伤图像；

步骤二，利用数字图像处理技术对采集的发动机损伤图像进行降噪、增强和分割的预处理；

步骤三，基于颜色矩特征和灰度共生矩阵纹理特征提取损伤图像数字特征；

步骤四，根据损伤图像数字特征构建发动机损伤图像特征数据库；

步骤五，利用发动机损伤图像特征数据库识别未知损伤图像，并进行识别结果的显示；同时，将新损伤特征归入数据库。

7.一种实施权利要求1～6任意一项所述损伤图像特征数据库构建方法的损伤图像特征数据库构建系统，其特征在于，所述损伤图像特征数据库构建系统包括：

结构损伤图像获取模块，通过无损检测技术采集民航发动机内部的不同结构损伤图像；

动机损伤图像处理模块，利用数字图像处理技术对采集的发动机损伤图像进行降噪、增强和分割的预处理；

损伤图像数字特征提取模块，基于颜色矩特征和灰度共生矩阵纹理特征提取损伤图像数字特征；

发动机损伤图像特征数据库构建模块，根据损伤图像数字特征构建发动机损伤图像特征数据库；

识别结果显示模块，利用发动机损伤图像特征数据库识别未知损伤图像，并进行识别结果的显示；同时，将新损伤特征归入数据库。

8.一种接收用户输入程序存储介质，所存储的计算机程序使电子设备执行权利要求1～6任意一项所述损伤图像特征数据库构建方法。