[发明专利]一种航天防热材料撞击损伤特征类型判读方法

权利要求书

1.一种航天防热材料撞击损伤特征类型判读方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、将红外热像仪采集到的试件像素点的热图像序列用三维矩阵M表示，其中M(i,j,t)表示第i行第j列的像素，第三个维度t表示采集时间，t＝1,2,…,T；

步骤二、找到三维矩阵M中温度峰值点M(i_max,j_max,t_max)，其中i_max表示温度峰值点所在行数，j_max表示温度峰值点所在列数，t_max表示温度峰值点所在帧数；

步骤三、对温度峰值点所在帧数的行进行温度划分，将温度峰值点所在帧数的行划分为R个数据块，并记录行步长；

步骤四、对温度峰值点所在帧数的列进行温度划分，将温度峰值点所在帧数的列划分为Q个数据块，并记录列步长；

步骤五、分块分步长提取步骤三和步骤四得到的数据块中的瞬态热响应，完成典型瞬态热响应的提取；

步骤六、采用均值漂移算法，对步骤五提取的典型瞬态热响应集合X(:,z)进行自动分类，得到聚类后的损伤集数目和每个瞬态热响应所属的类别，具体方法为：开始默认所有数据都属于一类，即聚类数目L＝1，经过迭代算法计算，将差异性较大的像素点的瞬态热响应划分出来，属于另一类别，再更新聚类数目L＝L+1，在瞬态热响应集合X(:,z)中所有的瞬态热响应都经过迭代计算后，最后得到聚类后的损伤集数目L和每个瞬态热响应所属的类别，具体步骤包括：

步骤S61、设置带宽范围r，迭代终止条件ε，阈值ω；

步骤S62、随机选择集合X(:,z)中的一个瞬态热响应作为起始聚类中心点Center，设置聚类数目L＝1，循环参数t＝1，i'＝1，循环终止条件t＝T，保留t＝1时的起始聚类中心Center，记₁Center＝Center；

步骤S63、找出以Center为中心，半径为r的高维球区域范围内分布的所有瞬态热响应集合，即满足|Center-X^m|＜r的所有瞬态热响应X^m，其中X^m∈X(:,z)，认为这些瞬态热响应属于同一聚类簇NDs；

步骤S64、以Center为中心，计算Center到聚类集合NDs中每个瞬态热响应的向量，将这些向量相加，得到偏移均值：

其中，Ω为以Center为中心半径为r的高维球区域；X^m为分布在Ω区域内的瞬态热响应，满足|Center-X^m|＜r；K为分布在Ω区域内瞬态热响应X^m的个数；G(x)为对核函数求导求负；

步骤S65、Center沿着偏移均值方向进行更新，移动距离是||shift(Center)||：

其中，^tCenter表示更新后的聚类中心；

步骤S66、若||shift(Center)||≥ε，则令Center＝^tCenter，t＝t+1，返回步骤S63继续进行迭代计算，直到||shift(Center)||＜ε为止，对前迭代次数t，找出分布在以^tCenter为中心，半径为r的高维球区域内的所有瞬态热响应集合，即满足||^tCenter-X^b||＜r，X^b∈X(:,z)的所有瞬态热响应X^b，认为这些瞬态热响应属于同一聚类簇^tNDs；

步骤S67、计算更新后的聚类中心^tCenter和其他已经存在的聚类中心_i'Center的距离，若有|^tCenter-_i'Center|＜ω成立，则认为^tCenter和离它距离最近的_kCenter属同一类，其中转至步骤S68；否则转至步骤S69；

步骤S68、将集合^tNDs中的瞬态热响应归为以_kCenter，k＝1,2,…,L为聚类中心的簇_kNDs，将集合^tNDs中的瞬态热响应标记为已访问并将其在聚类簇_kNDs中出现的次数加1，计算^tCenter和_kCenter的加权平均值^t'Center，_kNDs中离^t'Center最近的瞬态热响应^t”Center为当前簇的聚类中心，即当前聚类中心_kCenter＝^t”Center，聚类数目L＝L，令Center＝^t”Center，转至步骤S610；

步骤S69、若|^tCenter-_i'Center|≥ω，令i'＝i'+1，认为当前迭代出现了新的聚类簇_i'NDs，其中_i'NDs＝^tNDs，^tCenter为新聚类簇_i'NDs的聚类中心，将集合^tNDs中的瞬态热响应标记为已访问并将其在聚类簇_i'NDs中出现的次数加1，聚类数目L＝L+1，当前簇聚类中心_i'Center＝^tCenter，令Center＝^tCenter，转至步骤S610；

步骤S610、令t＝t+1，返回步骤S63，直到满足循环终止条件t＝T且X(:,z)中的瞬态热响应被标记为已访问的个数达到90％时，算法终止，聚类结束，输出聚类数目L和每簇的聚类中心_i'Center，i'＝1,2,…,L；集合X(:,z)中被标记为已访问的瞬态热响应，转至步骤S611对其所属类别进行划分；未被标记为已访问的瞬态热响应，转至步骤S612对其所属类别进行划分；否则t＝t+1，返回步骤S63继续进行迭代计算直到X(:,z)中的瞬态热响应被标记为已访问的个数达到90％；

步骤S611、对已访问的瞬态热响应进行类别划分：根据每个瞬态热响应在各个聚类簇的出现次数，取出现次数最多的那个类，作为当前瞬态热响应的所属类，将当前瞬态热响应划分为该类；当出现某个瞬态热响应X^p，X^p∈X(:,z)在几个聚类簇中出现次数相同情况时，从各个聚类簇已经确定划分为该类的瞬态热响应集合_i'NDs，i＝1,2,…,L中找到离X^p欧式距离最近的k个瞬态热响应，计算X^p到_i'NDs中k个最近瞬态热响应的拥挤度距离：

其中，表示X^p到第i'类中第j，j＝1,2,…,k个最近瞬态热响应的欧式距离；将X^p归为计算出拥挤度距离最大的那一类，转至步骤S613输出瞬态热响应的划分情况；

步骤S612、对未标记为已访问的瞬态热响应进行类别划分：计算未标记为已访问的瞬态热响应X^q，X^q∈X(:,z)到各类别聚类中心_i'Center的欧式距离：

其中，_i'Center，i'＝1,2,…,L为每簇的聚类中心；计算出欧式距离最近的那一类，作为当前瞬态热响应X^q的所属类别，转至步骤S613输出瞬态热响应的划分情况；

步骤S613、最后输出瞬态热响应划分情况_i'NDs，i'＝1,2,…,L，和对应每类的聚类中心_i'Center，_i'NDs表示第i'类瞬态热响应集合；

步骤七、采用基于自适应权值调整的分解多目标优化算法提取每类瞬态热响应的代表，构成矩阵Y；

步骤八、将三维矩阵M变为二维矩阵，利用矩阵Y对于其进行线性变换得到二维图像矩阵R(x,y)；

步骤九、利用改进的一维Ostu分割算法对二维图像矩阵R(x,y)进行特征提取，根据图像的灰度特征，通过设置阈值k将图像划分为目标C₀和背景C₁两个部分，得到试件撞击损伤缺陷特征。