光學(xué)薄膜激光誘導(dǎo)損傷圖像分析與參數(shù)測(cè)量方法研究.pdf

1、在光學(xué)薄膜的研究中，需要對(duì)其抗激光損傷能力進(jìn)行測(cè)試。準(zhǔn)確地獲得激光光束的總能量、峰值能量密度和有效面積等參數(shù)對(duì)提高光學(xué)薄膜抗激光損傷能力具有重要意義。而分析光學(xué)薄膜的缺陷和損傷對(duì)研究激光誘導(dǎo)損傷機(jī)理也有重要的參考作用。本文研究了針對(duì)光學(xué)薄膜激光誘導(dǎo)損傷的圖像分析方法和激光誘導(dǎo)損傷參數(shù)的測(cè)量方法。 本文提出了一種新的CCD光電響應(yīng)特性標(biāo)定方法。先把已知的多個(gè)單光斑的總能量與單光斑圖像的總灰度、單光斑的峰值能量密度與單光斑圖像的最大

2、灰度分別作出標(biāo)定直線，然后將激光光束經(jīng)過光柵后在CCD靶面上成像的多個(gè)小光斑進(jìn)行分割，再找出各小光斑的總灰度和最大灰度，利用標(biāo)定直線可以求得小光斑的總能量和峰值能量密度，進(jìn)一步可以計(jì)算出小光斑的有效面積。 本文改進(jìn)了基于小波變換的快速圖像匹配算法。為觀察光學(xué)薄膜激光誘導(dǎo)損傷的局部細(xì)節(jié)，本文實(shí)現(xiàn)了光學(xué)薄膜激光誘導(dǎo)損傷圖像在不同放大倍數(shù)下的圖像匹配。為解決產(chǎn)生的誤匹配問題，本文引入了匹配約束條件，提高了圖像匹配的準(zhǔn)確率。 本

3、文改進(jìn)了傳統(tǒng)的活動(dòng)輪廓模型。為提取光學(xué)薄膜損傷部分的輪廓，本文將控制點(diǎn)與其相鄰兩個(gè)控制點(diǎn)連線上像素點(diǎn)的梯度中值作為活動(dòng)輪廓模型的外力，降低了噪聲對(duì)輪廓提取的影響。 本文改進(jìn)了基于遺傳算法的二維最大熵分割算法。本文將像素的灰度及其鄰域灰度均值作為分割門限，并通過公式推導(dǎo)優(yōu)化了二維熵的計(jì)算過程，從而快速準(zhǔn)確地分割了光學(xué)薄膜的內(nèi)部缺陷，為定量計(jì)算奠定了基礎(chǔ)。 在進(jìn)行上述理論研究的同時(shí)，研制了一套光學(xué)薄膜激光誘導(dǎo)損傷圖像分析與參