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一种空间碎片防护构型缓冲屏损伤评估方法

阅读：717发布：2020-11-25

专利汇可以提供一种空间碎片防护构型缓冲屏损伤评估方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种空间碎片防护构型缓冲屏损伤评估方法，通过开展Whipple防护构型的超高速撞击损伤试验，获取弹丸撞击超高速撞击缓冲屏产生的二次碎片云阴影图像序列以及碎片云撞击后墙的损伤样品；通过均值漂移算法对碎片云序列激光阴影图像进行平滑和分割，提取碎片云主要特征信息；利用红外热像仪获取加热后的后墙损伤的红外热图像序列，基于变分贝叶斯多稀疏成分提取出表面可见损伤以及表面不可见损伤，建立多稀疏模型，通过变分贝叶斯推断重构后墙损伤试件表面及亚表面的损伤信息，将不同损伤进行图像融合；最后将碎片云典型特征结构与后墙损伤特征融合图像进行一一对应，从而对缓冲屏材料的超高速撞击防护性能进行综合评价。，下面是一种空间碎片防护构型缓冲屏损伤评估方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种空间碎片防护构型缓冲屏损伤评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、将待评估缓冲屏材料前板与航天用铝合金后墙板组成Whipple防护构型；利用超高速弹道靶设备发射铝合金弹丸超高速撞击Whipple防护构型，用于模拟空间碎片超高速撞击防护构型过程，铝合金弹丸直径与缓冲屏厚度基本相当；
步骤二、利用多站光电探测器测得铝合金弹丸撞击速度，利用超高速序列激光阴影成像设备记录铝合金弹丸超高速撞击缓冲屏产生的二次碎片云阴影图像序列；同时获取碎片云撞击后墙的损伤样品；
步骤三、通过均值漂移算法对碎片云序列激光阴影图像进行平滑和分割，以消除噪声干扰，提取碎片云主要特征信息；
步骤四、通过对后墙损伤样品进行主动加热，并利用红外热像仪获取后墙损伤的红外热图像序列，基于变分贝叶斯多稀疏成分提取出表面可见损伤以及表面不可见损伤，通过建立多稀疏模型，并通过变分贝叶斯推断重构后墙损伤试件表面及亚表面的损伤信息，通过图像平滑和分割算法去除图像中与损伤无关的信息，并将不同损伤进行图像融合；
步骤五、将碎片云典型特征结构与后墙损伤特征融合图像进行一一对应，从而对不同缓冲屏材料的超高速撞击防护性能进行综合评价。
2.如权利要求1所述的空间碎片防护构型缓冲屏损伤评估方法，其特征在于，所述步骤一中，缓冲屏厚度与铝合金后墙厚度为毫米级。
3.如权利要求1所述的空间碎片防护构型缓冲屏损伤评估方法，其特征在于，所述步骤三中，通过均值漂移算法对碎片云序列激光阴影图像进行平滑和分割的过程包括以下步骤：
步骤Ⅰ、k＝1时，将碎片云图像通过S＝(ss,sc)表示，其中ss表示像素点的空域二维坐标信息，sc表示像素点值域的颜色信息。初始化空间窗口大小hs和颜色窗口大小hc，其二者表示邻域的大小；终止条件ε； K表示像素点数目；初始化区域最小像
素点数M；
步骤Ⅱ、更新每个像素点的幅值：
其中表示核函数，C为归一化常数；
步骤Ⅲ、当时，使得 Z中包含平滑后图像的空间信
息及颜色信息；否则k＝k+1，返回步骤Ⅱ；
步骤Ⅳ、将满足的像素点合并在一起，其中，Z＝(zs,zc)；并
对其进行编号使得像素点被分为Q类，其中每一类的编号为Classq，q＝1,2,...,Q；统计每一类中像素点个数为如果则将其与邻域合并，最终得到Q'类像素点；
求取每一类像素点幅值的均值作为该区域中每个像素点的幅值，即：
表示分割后所得图像的第i个
像素点幅值。
4.如权利要求1所述的空间碎片防护构型缓冲屏损伤评估方法，其特征在于，所述步骤四包括以下过程：
步骤1、将碎片云撞击后墙得到的损伤样品进行主动激励加热，利用红外热像仪记录后墙损伤样品的红外热图像视频流；将待检测视频流通过矩阵块表示，其中NI×NJ表示空间信息，NT表示时间信息；通过向量算子Vec将矩阵块转换为二维矩阵NIJ＝NI×NJ；即：S＝[Vec(S′(1))，...，Vec(S′(NT))]，为了重构不同的损伤信息，将视频流写为：
其中表示表面损伤，亚表面损伤和非损伤区域
的主要特征，IF(tF)，IB(tB)，IN(tN)表示特征矩阵的列向量，和
分别表示不同区域的混合系数矩阵；λF(tF)，λB(tB)，λN(tN)表示行向量；如果将它们写为矩阵的形式，B为一个低秩矩阵；DF和DB分别表示前侧与背侧损伤信息矩阵，由于损伤在试件中仅仅占很小一部分，因此表现为稀疏性；N表示在损伤检测中噪声信息；
步骤2、为了能够同时得到后墙前表面损伤信息DF和背面损伤信息DB，采用变分贝叶斯推断对步骤1中模型进行求解；其过程包括：
步骤2.1、h＝1时，初始化矩阵Xh和Yh中每一列元素和分别服从均值为零，方差为σj-1的高斯分布，而且存在：服从Gamma分布，
u和v都是超参数；和中每个元素和分
别独立同分布于均值为零，方差分别为和的高斯分布；其中，和分别服从Jeffrey’s先验： Nh为高斯白噪声，其服从均值为零，方
差为ηh的高斯分布，其中ηh服从Jeffrey’s先验：设置最大迭代次数为H；
步骤2.2、通过如下公式迭代每个参数的值(h＝h+1)：
其中，<·>表示期望；分别表示矩阵Xh，Yh的第i行和第j行；
分别为矩阵Xh，Yh的协方差矩
阵；
分别表示前表面损伤信息矩阵和背面损伤
信息矩阵的协方差矩阵；
步骤2.3、h＝h+1，当h≤H时，返回步骤2.2；否则，得到最终的低秩矩阵和将和中每一列表示为各自区域的损伤图像，选择对比度最强
烈的图像得到前表面和背面损伤情况图像和
步骤3、其包括以下过程：
3.1、k＝1时，通过S＝(ss,sc)表示SF和SB中的任意一个图像，其中ss表示像素点的空域二维坐标信息，sc表示像素点的颜色信息，因为本文中处理图像为彩色图像，因此有三个通道；初始化空间窗口大小hs和颜色窗口大小hc，其二者表示邻域的大小；终止条件ε。
初始化区域最小像素点数M；
3.2、更新每个像素点的幅值：
其中表示核函数，C为归一化常数；
3.3、当时，使得 Z中包含平滑后图像的空间信息及
颜色信息。否则k＝k+1，返回步骤2.2；直到所有像素点都计算完成；
3.4、将满足||jzs-izs||＜hs，||jzc-izc||＜hc，i,j＝1,2,...,NIJ的像素点合并在一起，并对其进行编号使得像素点被分为Q类，其中每一类的编号为Cq，q＝1,2,...,Q。统计每一类中像素点个数为如果则将其与邻域合并，最终得到Q'类像素点；
3.5、求取每一类像素点幅值的均值作为该区域中每个像素点的幅值，即：
表示分割后所得图像的第i个像素点幅
值；最终得到分割后图像
步骤4、具体包括：
4.1、t＝1时，初始化低频子带低通滤波器fl，高通滤波器fh；最大
变换次数T；
4.2、对图像进行行变换，
其中进而存在行
变换后的图像: 对和进行列下采样，
得到
4.3、对图像进行列变换，
其中，
进而得到变换后的图像：
分别对
进行列下采样，得到二
者中分别包含了一部分低频子带和三部分高频子带
4.4、t＝t+1，直到t＞T，否则返回步骤4.2；
4.5、tt＝T时，初始化 lRtt表示融合后的低频子带，a和b表示融合系
数，满足a+b＝1；
4.6、 hRtt表示融合后的高频子带，lRtt和hRtt组成图像
4.7、对Rtt的行进行上采样得到然后对其列进行变换
最终得到图像其中和表示逆变换；相同的，对的列进行上
采样得到然后对其行进行变换最终由
得到图像lRtt-1。
4.8、tt＝tt-1，直到tt＜1时，得到最终融合图像R＝lR0；否则，返回步骤4.6；
5.如权利要求1所述的空间碎片防护构型缓冲屏损伤评估方法，其特征在于，所述步骤五中的过程为：根据最终得到的碎片云撞击后墙多类型损伤的红外融合图像，可以同时分辨出后墙中心穿孔、中心层裂剥离区域、中心密集撞击坑区域、外围散布撞击坑区域等，测量出上述典型损伤的位置和尺寸，并将其与前述碎片云结构特征和运动轨迹进行分析，就可以将碎片云特征及其对后墙不同的撞击损伤模式一一对应，从而对不同缓冲屏材料的超高速撞击防护性能进行综合评价。

说明书全文

一种空间碎片防护构型缓冲屏损伤评估方法

技术领域

[0001] 本发明属于航天器空间碎片撞击防护技术领域，更为具体的讲，涉及一种针对空间碎片超高速撞击防护结构缓冲屏产生的二次碎片云及其对后墙损伤状态的综合评估方法。

背景技术

[0002] 微流星体和地球轨道垃圾等空间碎片的超高速撞击是导致在轨航天器表面物理损伤的主要原因之一，空间碎片超高速撞击速度通常达到每秒几公里甚至几十公里。对于质量较大的空间碎片国际上统一进行编目和跟踪预警以实现航天器在轨调整规避，然而对于厘米级以下的空间碎片则需要有效的被动防护手段。因此，暴露于空间碎片环境中的各类航天器必须进行空间碎片防护设计以及地面超高速撞击防护性能考核评估。

[0003] 经典的空间碎片Whipple防护构型由具有间隔的两层铝合金薄板组成，其中前板(也称为缓冲屏)主要作用是在超高速初始撞击过程中对空间碎片进行有效地破碎而产生二次碎片云，通过碎片云的动能分散作用而显著减少对后板(也称为后墙)的损伤。基于上述基本防护原理，国内外开发出了很多用于空间碎片防护构型的新型缓冲屏材料，以增强缓冲屏对超高速空间碎片的破碎能力，从而提高防护构型的空间碎片防护能力。为了评价这些新型缓冲屏材料的空间碎片超高速撞击防护能力，需要结合碎片云结构特征(既缓冲屏对弹丸的破碎形态)及其对后墙损伤状态进行综合评价。由于碎片云特殊的结构特征造成了后墙会出现多种不同的损伤模式，既包括表面可见的撞击坑、穿孔等，也包括表面不可见的内部层裂、背面剥落等损伤模式，它们可能同时存在也可能部分存在，因此对其进行损伤评价具有很大难度。

[0004] 目前针对航天器防护结构的不同缓冲屏材料防护性能进行评估，主要是依靠多次超高速撞击试验以测得防护结构后墙发生可见穿孔损伤时的临界弹丸直径。上述损伤评价方法需要开展不同撞击参数下的大量超高速撞击试验，不仅试验测试成本较高，而且受人为主观因素影响较大。更为关键的是，上述损伤评估方法仅仅依靠观察后墙是否发生穿孔损伤，忽略了其它的碎片云撞击后墙损伤特征，没有将后墙的类型损伤、损伤程度与碎片云特征结合起来，从而也无法对不同缓冲屏材料的空间碎片超高速撞击损伤进行准确评估，因此需要发展针对碎片云超高速撞击损伤的具有较高可视化和自动化程度的综合评估技术。为此，本发明基于均值漂移算法对碎片云图像进行处理，基于变分贝叶斯多稀疏成分提取碎片云撞击后墙的多类型损伤特征图像，结合碎片云结构特征与后墙多损伤融合图像综合评估不同缓冲屏材料防护构型的超高速撞击损伤行为。

发明内容

[0005] 本发明的目的在于克服现有防护构型性能评估技术的不足，提出一种基于碎片云结构特征及其对后墙损伤图像的超高速撞击损伤评估方法，具有合理性强，结果更加准确，可视化效果好等优点。

[0006] 为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种空间碎片防护构型缓冲屏损伤评估方法，包括以下步骤：

[0007] 步骤一、将待评估缓冲屏材料前板与航天用铝合金后墙板组成Whipple 防护构型；利用超高速弹道靶设备发射铝合金弹丸超高速撞击Whipple防护构型，用于模拟空间碎片超高速撞击防护构型过程，铝合金弹丸直径与缓冲屏厚度基本相当；

[0008] 步骤二、利用多站光电探测器测得铝合金弹丸撞击速度，利用超高速序列激光阴影成像设备记录铝合金弹丸超高速撞击缓冲屏产生的二次碎片云阴影图像序列；同时获取碎片云撞击后墙的损伤样品；

[0009] 步骤三、通过均值漂移算法对碎片云序列激光阴影图像进行平滑和分割，以消除噪声干扰，提取碎片云主要特征信息；

[0010] 步骤四、通过对后墙损伤样品进行主动加热，并利用红外热像仪获取后墙损伤的红外热图像序列，基于变分贝叶斯多稀疏成分提取出表面可见损伤以及表面不可见损伤，通过建立多稀疏模型，并通过变分贝叶斯推断重构后墙损伤试件表面及亚表面的损伤信息，通过图像平滑和分割算法去除图像中与损伤无关的信息，并将不同损伤进行图像融合；

[0011] 步骤五、将碎片云典型特征结构与后墙损伤特征融合图像进行一一对应，从而对不同缓冲屏材料的超高速撞击防护性能进行综合评价。

[0012] 优选的是，所述步骤一中，缓冲屏厚度与铝合金后墙厚度为毫米级。

[0013] 优选的是，所述步骤三中，通过均值漂移算法对碎片云序列激光阴影图像进行平滑和分割的过程包括以下步骤：

[0014] 步骤Ⅰ、k＝1时，将碎片云图像通过S＝(ss,sc)表示，其中ss表示像素点的空域二维坐标信息，sc表示像素点值域的颜色信息。初始化空间窗口大小hs和颜色窗口大小hc，其二者表示邻域的大小；终止条件ε； i＝1,2,...,K， K表示像素点数目；初始化区域最小像素点数M；

[0015] 步骤Ⅱ、更新每个像素点的幅值：

[0016]

[0017] 其中表示核函数，C为归一化常数；

[0018] 步骤Ⅲ、当时，使得 Z中包含平滑后图像的空间信息及颜色信息；否则k＝k+1，返回步骤Ⅱ；

[0019] 步骤Ⅳ、将满足的像素点合并在一起，其中， Z＝(zs,zc)；并对其进行编号使得像素点被分为Q类，其中每一类的编号为 Classq，q＝1,2,...,Q；
统计每一类中像素点个数为如果则将其与邻域合并，最终得到Q'类像
素点；

[0020] 求取每一类像素点幅值的均值作为该区域中每个像素点的幅值，即：表示分割后所得图像的第i 个
像素点幅值。

[0021] 优选的是，所述步骤四包括以下过程：

[0022] 步骤1、将碎片云撞击后墙得到的损伤样品进行主动激励加热，利用红外热像仪记录后墙损伤样品的红外热图像视频流；将待检测视频流通过矩阵块表示，其中NI×NJ表示空间信息，NT表示时间信息；通过向量算子Ve将矩阵块转换为二维矩阵NIJ＝NI×NJ；即：S＝[Vec(S′(1))，...，Vec(S′(NT))]，为了重构不同的损伤信息，将视频流写为：

[0023]

[0024] 其中表示表面损伤，亚表面损伤和非损伤区域的主要特征，IF(tF) ，IB(tB)，IN(tN)表示特征矩阵的列向量，
和分别表示不同区域的混合系数矩阵； λF(tF)，λB
(tB)，λN(tN)表示行向量；如果将它们写为矩阵的形式，B为一个低秩矩阵；DF和DB分别表示前侧与背侧损伤信息矩阵，由于损伤在试件中仅仅占很小一部分，因此表现为稀疏性；N表示在损伤检测中噪声信息；

[0025] 步骤2、为了能够同时得到后墙前表面损伤信息DF和背面损伤信息DB，采用变分贝叶斯推断对步骤1中模型进行求解；其过程包括：

[0026] 步骤2.1、h＝1时，初始化矩阵Xh和Yh中每一列元素和分别服从均值为零，方差为σj -1的高斯分布，而且存在：服从 Ga mma 分布， u和v都是超参数；和中每个元素和
分别独立同分布于均值为零，方差分别为和的高斯分布；其中，和分别服从
Jeffrey’s先验： Nh为高斯白噪声，其服从均值为零，方
差为ηh的高斯分布，其中ηh服从Jeffrey’s先验：设置最大迭代次数为H；

[0027] 步骤2.2、通过如下公式迭代每个参数的值(h＝h+1)：

[0028]

[0029]

[0030]

[0031]

[0032]

[0033]

[0034]

[0035]

[0036] 其中，<·>表示期望；分别表示矩阵Xh，Yh的第i行和第j行；分别为矩阵Xh，Yh的协方差矩
阵；

[0037]分别表示前表面损伤信息矩阵和背面损伤
信息矩阵的协方差矩阵；

[0038] 步骤2.3、h＝h+1，当h≤H时，返回步骤2.2；否则，得到最终的低秩矩阵和将和中每一列表示为各自区域的损伤图像，
选择对比度最强烈的图像得到前表面和背面损伤情况图像和

[0039] 步骤3、其包括以下过程：

[0040] 3.1、k＝1时，通过S＝(ss，sc)表示SF和SB中的任意一个图像，其中ss表示像素点的空域二维坐标信息，sc表示像素点的颜色信息，因为本文中处理图像为彩色图像，因此有三个通道；初始化空间窗口大小hs和颜色窗口大小hc，其二者表示邻域的大小；终止条件ε。i＝1,2,...,NIJ；初始化区域最小像素点数M；

[0041] 3.2、更新每个像素点的幅值：

[0042]

[0043] 其中表示核函数，C为归一化常数；

[0044] 3.3、当时，使得 Z中包含平滑后图像的空间信息及颜色信息。否则k＝k+1，返回步骤2.2；直到所有像素点都计算完成；

[0045] 3.4、将满足||jzs-izs||＜hs，||jzc-izc||＜hc，i,j＝1,2,...,NIJ的像素点合并在一起，并对其进行编号使得像素点被分为Q类，其中每一类的编号为Cq， q＝1,2,...,Q。统计每一类中像素点个数为如果则将其与邻域合并，最终得到Q'类像素点；

[0046] 3.5、求取每一类像素点幅值的均值作为该区域中每个像素点的幅值，即：表示分割后所得图像的第i个像素点幅值；最终得到分割后图像

[0047] 步骤4、具体包括：

[0048] 4.1、t＝1时，初始化低频子带低通滤波器fl，高通滤波器fh；最大变换次数T；

[0049] 4 .2、对图像进行行变换，其中进而存在
行变换后的图像: 对和进行列下采
样，得到

[0050] 4.3、对图像进行列变换，其中，
进而得到变换后的图像：
分别对
进行列下采样，得到
二者中分别包含了一部分低频子带和三部分高频子带

[0051] 4.4、t＝t+1，直到t＞T，否则返回步骤4.2；

[0052] 4.5、tt＝T时，初始化 lRtt表示融合后的低频子带，a 和b表示融合系数，满足a+b＝1；

[0053] 4.6、 hRtt表示融合后的高频子带，lRtt和hRtt组成图像

[0054] 4.7、对Rtt的行进行上采样得到然后对其列进行变换最终得到图像其中和表示逆变换；相同的，对的列进行上
采样得到然后对其行进行变换最终由
得到图像lRtt-1；

[0055] 4.8、tt＝tt-1，直到tt＜1时，得到最终融合图像R＝lR0；否则，返回步骤 4.6；

[0056] 优选的是，所述步骤五中的过程为：根据最终得到的碎片云撞击后墙多类型损伤的红外融合图像，可以同时分辨出后墙中心穿孔、中心层裂剥离区域、中心密集撞击坑区域、外围散布撞击坑区域等，测量出上述典型损伤的位置和尺寸，并将其与前述碎片云结构特征和运动轨迹进行分析，就可以将碎片云特征及其对后墙不同的撞击损伤模式一一对应，从而对不同缓冲屏材料的超高速撞击防护性能进行综合评价。

[0057] 本发明至少包括以下有益效果：

[0058] (1)、本发明将数学模型与碎片云超高速撞击后墙损伤特性结合在一起，不仅能够重构后墙表面损伤，更甚至能重构后墙的亚表面损伤，如图2所示；

[0059] (2)、本发明提出了对于超高速撞击损伤检测的整体算法框架，其中包括：后墙表面损伤和亚表面损伤信息的重构；平滑和分割来去除非损伤噪声；图像融合实现多种碎片云撞击损伤的可视化准确描述。

[0060] 本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。附图说明：

[0061] 图1是本发明红外视频流组成说明；

[0062] 图2是超高速撞击损伤的示意图；

[0063] 图3是防护结构示意图；

[0064] 图4是解模型所获得损伤图像；

[0065] 图5是亚表面损伤平滑分割后图像；

[0066] 图6是融合后损伤结果图。具体实施方式：

[0067] 下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

[0068] 应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不配出一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。

[0069] 实施例1：

[0070] 一种空间碎片防护构型缓冲屏损伤评估方法，包括以下步骤：

[0071] 步骤一、将待评估缓冲屏材料前板与航天用铝合金后墙板组成Whipple 防护构型；利用超高速弹道靶设备发射铝合金弹丸超高速撞击Whipple防护构型，用于模拟空间碎片超高速撞击防护构型过程，铝合金弹丸直径与缓冲屏厚度基本相当；缓冲屏厚度与铝合金后墙厚度为毫米级；

[0072] 步骤二、利用多站光电探测器测得铝合金弹丸撞击速度，利用超高速序列激光阴影成像设备记录铝合金弹丸超高速撞击缓冲屏产生的二次碎片云阴影图像序列；同时获取碎片云撞击后墙的损伤样品；

[0073] 步骤三、通过均值漂移算法对碎片云序列激光阴影图像进行平滑和分割，以消除噪声干扰，提取碎片云主要特征信息；

[0074] 步骤四、通过对后墙损伤样品进行主动加热，并利用红外热像仪获取后墙损伤的红外热图像序列，基于变分贝叶斯多稀疏成分提取出表面可见损伤以及表面不可见损伤，通过建立多稀疏模型，并通过变分贝叶斯推断重构后墙损伤试件表面及亚表面的损伤信息，通过图像平滑和分割算法去除图像中与损伤无关的信息，并将不同损伤进行图像融合；

[0075] 步骤五、根据最终得到的碎片云撞击后墙多类型损伤的红外融合图像，可以同时分辨出后墙中心穿孔、中心层裂剥离区域、中心密集撞击坑区域、外围散布撞击坑区域等，测量出上述典型损伤的位置和尺寸，并将其与前述碎片云结构特征和运动轨迹进行分析，就可以将碎片云特征及其对后墙不同的撞击损伤模式一一对应，从而对不同缓冲屏材料的超高速撞击防护性能进行综合评价；

[0076] 所述步骤三中，通过均值漂移算法对碎片云序列激光阴影图像进行平滑和分割的过程包括以下步骤：

[0077] 步骤Ⅰ、k＝1时，将碎片云图像通过S＝(ss,sc)表示，其中ss表示像素点的空域二维坐标信息，sc表示像素点值域的颜色信息。初始化空间窗口大小hs和颜色窗口大小hc，其二者表示邻域的大小；终止条件ε； i＝1,2,...,K， K表示像素点数目；初始化区域最小像素点数M；

[0078] 步骤Ⅱ、更新每个像素点的幅值：

[0079]

[0080] 其中表示核函数，C为归一化常数；

[0081] 步骤Ⅲ、当时，使得 Z中包含平滑后图像的空间信息及颜色信息；否则k＝k+1，返回步骤Ⅱ；

[0082] 步骤Ⅳ、将满足的像素点合并在一起，其中， Z＝(zs,zc)；并对其进行编号使得像素点被分为Q类，其中每一类的编号为 Classq，q＝1,2,...,Q；
统计每一类中像素点个数为如果则将其与邻域合并，最终得到Q'类像
素点；

[0083] 求取每一类像素点幅值的均值作为该区域中每个像素点的幅值，即：表示分割后所得图像的第i 个
像素点幅值；

[0084] 所述步骤四包括以下过程：

[0085] 步骤1、将碎片云撞击后墙得到的损伤样品进行主动激励加热，利用红外热像仪记录后墙损伤样品的红外热图像视频流；将待检测视频流通过矩阵块表示，其中NI×NJ表示空间信息，NT表示时间信息；通过向量算子Ve将矩阵块转换为二维矩阵NIJ＝NI×NJ；即：S＝[Vec(S'(1)),...,Vec(S'(NT))]，为了重构不同的损伤信
息，将视频流写为：

[0086]

[0087] 其中表示表面损伤，亚表面损伤和非损伤区域的主要特征，IF(tF) ，IB(tB)，IN(tN)表示特征矩阵的列向量，
和分别表示不同区域的混合系数矩阵； λF(tF)，λB
(tB)，λN(tN)表示行向量；如果将它们写为矩阵的形式，B为一个低秩矩阵；DF和DB分别表示前侧与背侧损伤信息矩阵，由于损伤在试件中仅仅占很小一部分，因此表现为稀疏性；N表示在损伤检测中噪声信息；

[0088] 步骤2、为了能够同时得到后墙前表面损伤信息DF和背面损伤信息DB，采用变分贝叶斯推断对步骤1中模型进行求解；其过程包括：

[0089] 步骤2.1、采用奇异值分解将矩阵B分解为：B＝XYT,且X和Y分别服从均值为零，方差为σj-1的高斯分布，σj-1服从Gamma分布， u和v都是超参数；DF和DB中每个元素分别独立同分布于均值为零，方差分别为αij和βij的高斯分布，其中，其中αij和βij假设其分别服从Jeffrey’s先验：p(αij)＝(αij)-1，p(βij)＝(βij)-1；N为高斯白噪声，其服从均值为零，方差为η的高斯分布，其中η服从Jeffrey’s先验： p(η)＝η-1；

[0090] 步骤2.2、利用变分贝叶斯推断对模型进行求解，得到：

[0091]

[0092]

[0093]

[0094]

[0095]

[0096]

[0097]

[0098]

[0099] 其中，

[0100] ΣX＝(<η>+γ)-1，ΣY＝(<η>+γ)-1，初始化矩阵
X，Y，DF和DB，矩阵参数σj-1，αij，βij和η，超参u和v，设置迭代次数为H，通过上述公式进行迭代，最终通过低秩矩阵DF和DB分别得到前侧和背侧损伤情况图像SF和SB；

[0101] 步骤3、其包括以下过程：

[0102] 3.1、k＝1时，通过S＝(ss,sc)表示SF和SB中的任意一个图像，其中ss表示像素点的空域二维坐标信息，sc表示像素点的颜色信息，因为本文中处理图像为彩色图像，因此有三个通道；初始化空间窗口大小hs和颜色窗口大小hc，其二者表示邻域的大小；终止条件ε。i＝1,2,...,NIJ；初始化区域最小像素点数M；

[0103] 3.2、更新每个像素点的幅值：

[0104]

[0105] 其中表示核函数，C为归一化常数；

[0106] 3.3、当时，使得 Z中包含平滑后图像的空间信息及颜色信息。否则k＝k+1，返回步骤2.2；直到所有像素点都计算完成；

[0107] 3.4、将满足||jzs-izs||＜hs，||jzc-izc||＜hc，i,j＝1,2,...,NIJ的像素点合并在一起，并对其进行编号使得像素点被分为Q类，其中每一类的编号为Cq，q＝1,2,...,Q。统计每一类中像素点个数为如果则将其与邻域合并，最终得到Q'类像素点；

[0108] 3.5、求取每一类像素点幅值的均值作为该区域中每个像素点的幅值，即：表示分割后所得图像的第i个像素点幅值；最终得到分割后图像

[0109] 步骤4、具体包括：

[0110] 4.1、t＝1时，初始化低频子带低通滤波器fl，高通滤波器fh；最大变换次数T；

[0111] 4 .2、对图像进行行变换，进而存在行变换后的图像:
对和进行列下采样，得到

[0112] 4.3、对图像进行列变换，进而得到变换后的图像：
分别对进
行列下采样，得到二者中分别包含了一部分低频子带和三部
分高频子带

[0113] 4.4、t＝t+1，直到t＞T，否则返回步骤4.2；

[0114] 4.5、tt＝T时，初始化 lRtt表示融合后的低频子带，a 和b表示融合系数，满足a+b＝1；

[0115] 4.6、 hRtt表示融合后的高频子带，lRtt和hRtt组成图像 Rtt；

[0116] 4.7、对Rtt的行进行上采样得到然后对其列进行变换最终得到图像其中和表示逆变换；相同的，对的列进行上
采样得到然后对其行进行变换最终由
得到图像lRtt-1；

[0117] 4.8、tt＝tt-1，直到tt＜1时，得到最终融合图像R＝lR0；否则，返回步骤 4.6。

[0118] 实验仿真

[0119] 为了能够更好提取碎片撞击后墙试件的损伤信息，本实施例针对图3所示的Whipple防护结构后墙试件进行损伤检测。采用本发明中描述的首先运用变分贝叶斯求解模型参数，之后运用均值漂移算法对去除图像噪声信息，最终运用基于多尺度变换的图像融合算法实现对试件损伤的准确描述。

[0120] 下面利用本发明所述方法对试件进行计算分析。

[0121] 本发明所述方法首先采集试件的原始数据序列，采集时间是8秒，得到 S'∈R512×640×544的矩阵块，如图1所示，其中包含了不同损伤信息。之后运用向量算子将其转化为二维矩阵。然后设置变分贝叶斯的最大迭代次数为100次，超参数u和v都为10-6，然后重构得到稀疏的表面损伤图像和亚表面损伤图像如图4所示。

[0122] 通过均值漂移算法对所得图像进行平滑和分割，其中空间窗口大小hs＝6，颜色窗口大小hc＝6，核函数为高斯核函数：g(||x||)＝exp(-||x||2/2)。区域最小像素点数M＝9，终止条件ε＝0.01。处理后的亚表面图像如图5所示。可以看到源图像中左上角和左下角噪声信息已被去除。

[0123] 运用多尺度图像融合的方式对表面和亚表面损伤信息进行融合，设置低通和高通滤波器fl＝[1,1]，fl＝[1,-1]，变换次数T＝2。融合后的图像如图6所示。可以看出该图像能够清楚地描述当前待检测试件的损伤情况。

[0124] 尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

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