[发明专利]基于图像处理的热防护功能梯度材料组分识别方法和系统

权利要求书

1.一种基于图像处理的热防护功能梯度材料组分识别方法，其特征在于，包括：

获取热防护功能梯度材料原始微观图像I；

对热防护功能梯度材料原始微观图像I进行预处理，得到预处理图像

在预处理图像的基础上，通过交互式图像分割方法，实现对热防护功能梯度材料的组分识别和分割。

2.根据权利要求1所述的基于图像处理的热防护功能梯度材料组分识别方法，其特征在于，采用k均值聚类算法对热防护功能梯度材料原始微观图像I进行预处理，得到预处理图像

3.根据权利要求2所述的基于图像处理的热防护功能梯度材料组分识别方法，其特征在于，采用k均值聚类算法对热防护功能梯度材料原始微观图像I进行预处理，得到预处理图像包括：

步骤11，将热防护功能梯度材料原始微观图像I分成k个聚类；

步骤12，初始化聚类k；

步骤13，计算得到各质心与每个待聚类像素之间的欧几里得距离；

步骤14，根据计算得到的各质心与每个待聚类的输入像素之间的欧几里得距离，将所有待聚类像素分配到最近的质心，得到更新后的待聚类像素；

步骤15，根据更新后的待聚类像素，对质心进行更新，得到更新后的质心；

步骤16，重复上述步骤13～步骤15，不断迭代，直到最终得到的质心没有变化或满足设定误差要求，记作最优质心，此时最优质心对应的待聚类像素记作聚类像素；

步骤17，根据聚类像素进行图像重塑，得到预处理图像

4.根据权利要求3所述的基于图像处理的热防护功能梯度材料组分识别方法，其特征在于，欧几里得距离的解算公式如下：

d_ik＝||g_i(x,y)-c_k||

其中，d_ki表示第k个质心与第i个待聚类像素之间的欧几里得距离，c_k表示第k个质心的位置，g_i(x,y)表示第i个待聚类像素。

5.根据权利要求3所述的基于图像处理的热防护功能梯度材料组分识别方法，其特征在于，更新后的质心的解算公式如下：

其中，g′_i(x,y)表示更新后的第i个待聚类像素，c′_k表示更新后的第k个质心的位置。

6.根据权利要求3所述的基于图像处理的热防护功能梯度材料组分识别方法，其特征在于，在预处理图像的基础上，通过交互式图像分割方法，实现对热防护功能梯度材料的组分识别和分割，包括：

步骤21，从预处理图像中提取大小为M*M的若干个图像块，每个图像块表示一个包含像素强度的向量；将若干个图像块为K个聚类，聚类中心的集合代表图像内容；其中，M表示像素值；

步骤22，用分配图像A将各图像块中心的每个图像像素(m,n)唯一地分配到字典中相应的一个字典块，并根据分配关系，构造得到双相邻矩阵B；

步骤23，用标签L对输入信息进行编码；其中，输入信息为人为提供的标记；

步骤24，根据由双相邻矩阵B导出的变换矩阵T，将编码后的输入信息从图像空间传播到字典空间，并通过扩散矩阵P，获得整个图像的概率标签；

步骤25，根据给出的额外标记来改善图像分割结果，即重复上述步骤23～步骤24，最终输出满足要求的分割图像，实现对热防护功能梯度材料的组分识别和分割。

7.根据权利要求6所述的基于图像处理的热防护功能梯度材料组分识别方法，其特征在于，分配图像A定义了分配给同一字典像素与对应图像像素之间的二元关系。

8.根据权利要求7所述的基于图像处理的热防护功能梯度材料组分识别方法，其特征在于，以无监督方式获得分配图像A；其中，分配图像A包含关于预处理图像中的结构聚类的信息。