[发明专利]一种从两点相关函数实体化预测材料微观组织的方法和系统

权利要求书

1.一种从两点相关函数实体化预测材料微观组织的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，获取初始微观组织图像，基于目标两点自相关函数获取傅里叶幅值，以及初始微观组织图像中目标相的目标体积分数；

步骤2，对初始微观组织图像进行傅里叶变换和反向傅里叶变换后，对反向傅里叶变换后的微观组织图像施加支撑域约束和特征微观组织约束，获得被约束的微观组织图像；

步骤3，通过图像处理运算处理被约束的微观组织图像；

步骤4，通过异种像素近邻基像素交换规则，对步骤3获得图像中目标处理相的原始体积分数进行阶段式调整，直至调整后目标相的体积分数和目标相的目标体积分数之间差值小于设定阈值，或者是调整目标相的体积分数次数达到最大循环次数，获得目标相的体积分数调整后的图像，然后执行步骤5；

步骤5，通过异种像素近邻基像素交换规则，确定体积分数调整后的图像中两相交换的像素点数量并交换像素，优化微观组织形貌，获得优化后的微观组织图像；

步骤6，判断优化后的微观组织图像是否满足终止条件，如果满足，执行步骤7，如果不满足，则返回步骤3；

步骤7，输出微观组织图像的实体化预测的微观组织。

2.根据权利要求1所述的一种从两点相关函数实体化预测材料微观组织的方法，其特征在于，步骤2中，所述初始傅里叶变换为：

通过傅里叶幅值约束傅里叶变换的图像为：

G'_k＝|M|·e^iφ

所述反向傅里叶变换的过程为：

其中，g_k为初始微观组织图像，M为傅里叶幅值，计算公式为：

其中，S是的网格数，是的傅里叶变换，为目标两点自相关函数。

3.根据权利要求2所述的一种从两点相关函数实体化预测材料微观组织的方法，其特征在于，步骤2中，反向傅里叶变换的图像的约束包括支撑域约束和特征微观组织约束：

其中，β是0.5-1范围内的常数，γ是支撑域，EM是特征微观组织约束，使得保证g'_k数组内只包含数字0或1。

4.根据权利要求1所述的一种从两点相关函数实体化预测材料微观组织的方法，其特征在于，步骤3中，所述图像处理运算包括形态学开运算和形态学闭运算。

5.根据权利要求1所述的一种从两点相关函数实体化预测材料微观组织的方法，其特征在于，步骤4中，所述体积分数阶段式调整的过程包括以下步骤：

S41，获取步骤3获得图像的两点自相关函数和相体积分数，获取目标相的体积分数与目标相的目标体积分数的差，计算误差值；

S42，判断误差值是否小于临界阈值，如果小于，则执行步骤5；否则执行步骤S43；

S43，计算步骤3获得图像的像素值和待交换像素点数目，通过异种像素近邻基像素交换规则交换像素值，更新图像，计算更新后图像的两点自相关函数、相体积分数和误差值；

S44，判断S43获得误差值是否降低，如果降低执行步骤S45，否则返回步骤S43；

S45，记录更新后的图像和误差值；

S46，判断当前体积分数调整的循环次数是否达到预设的最大循环次数，如果达到，输入更新后的图像和误差值，如果不满足返回S43。

6.根据权利要求1所述的一种从两点相关函数实体化预测材料微观组织的方法，其特征在于，步骤5的具体过程为：

S51，计算体积分数调整后的图像的两点自相关函数和误差值，确定待交换像素的数目；

S52，通过异种像素近邻基像素交换规则交换像素，获得交换像素后的图像，计算交换后像素图像的两点自相关函数和误差值；

S53，判断形貌优化条件是否满足，如果满足则执行S54，如果不满足则返回S52；

S54，判断当前微观组织形貌优化的循环次数是否达到预设的最大循环次数，如果满足输出优化后的微观组织图像，否则执行S52。