全局干涉检测

全局干涉检测（精选三篇）

全局干涉检测篇1

超导量子干涉器 (SQUID) 作为当今最灵敏的探测器之一, 在很多领域得到了充分的应用。SQUID是基于约瑟夫森效应和磁通量子化效应基础上发展起来的超导量子干涉器件。探伤基理主要是通过材料的磁性反常来探测缺陷。如果导体中存在裂缝, 电流 (或涡流) 在导体中流动时会绕过缺陷而重新分布。通过SQUID检测该电流产生的磁场就可以得到缺陷的相关信息。

1 SQUID检测原理

直流超导量子干涉器的结构如图1所示:将2个约瑟夫森结并联在一起构成超导环路, 就构成了SQUID这种超导微电子器件。在双结SQUID中, 两个超导路径未被短路, 器件偏置电流略大于临界电流Ic。可测量两端电压, 观测直流I-V特性, 在解释有关SQUID的工作原理时, 主要的依据为超导环路中包含的总磁通量必须满足磁通量子化条件, 不满足时将进行相关的补偿以达到该条件, 即Φ=nΦ0 (总磁通量为磁通量子的整数倍, 其中Φ为磁通量子) 。…… (1)

根据约瑟夫森方程, 流经两结的结电流分别为:

(3) 其中分别为结的宏观量子相位差, Ic为临界电流。

在得到结1与结2的电流后, 流过超导环的总电流I为:

将 (10) 代入 (9) 中可得总电流表达式为: (11)

当时, 超导环中有最大电流:

在前文中说过在解释有关SQUID的工作原理时, 主要的依据为超导环路中包含的总磁通量必须满足磁通量子化条件, 下面我们分两种情况来讨论, 即外加磁通量满足或者不满足磁通量子的整数倍。

(1) 若sinφ1=sinφ2=1, 则I环=0, Φ环=LI环=0可得:Φ=Φ环=nΦ0

可知此时电流达到极大值Imax=2Ic

(2) 若外加磁通量不满足磁通量子的整数倍, 则超导环将会出现补偿电流使得Φ外+LI环=nΦ0。根据超导环的电对称特性, 环路最大补偿能力可以表示为:

我们可以归纳Imax随Φ外的变化关系为:

当Φ外=nΦ0时, 即是第一种情况, 外加磁通量满足磁通量子的整数倍。Imax=2Ic

当时, 即环路达到最大补偿能力,

从图2我们可以看出, 当外界磁通量的变化仅仅为时, 都会引起电流在极大值和极小值间的变化, 因此SQUID适用于检测微弱的缺陷引起的微弱的磁场变化。

3 临界电流Ic的计算

临界电流Ic的确定与超导结不同的形状有关。运用在超导量子干涉器上的约瑟夫森结通常为台阶结模型。其结构如图3所示。

设分别为超导薄膜 (1) , (2) , (3) 中库柏电子对的波函数, 在平衡时满足:, 考虑到薄膜之间的相互作用, 波函数必须满足:

其中E代表薄膜的化学势能, K1, K2分别为 (1) 与 (2) , (2) 与 (3) 之间的相关系数。

现向薄膜施加电压E1=ev, E2=-ev将φ1, φ2, φ3用量子态波函数表示为:

将上式代入 (4) (5) (6) 中, 通过可以得到临界电流的表达式:

从上分析我们可以知道临界电流由两个弱连接共同决定, 它不仅与两个弱连接处的相关系数的乘积有关, 还与两个大块超导体中的库柏电子对的相位差有关。

4 SQUID无损检测的应用仿真

超导量子干涉器对材料缺陷的识别建立在缺陷与磁场的对应关系上, 金属材料, 疲劳, 凹陷损伤, 擦伤等都会产生剩余磁场。SQUID在无损检测中有两种方式应用较多。分别为材料的剩余磁感应成像和材料加交流场后测量剩余磁场分布。

所用检测方式是加交流场后测量剩余磁场分布的方式。对金属材料采用电磁激励, 利用一个双D型载流线圈, 将他至于被测材料附近, 线圈产生的电磁场将会在被测导体中激发涡流, 涡流产生的信号被SQUID检测, 将磁场和激发频率相关的信号提取出来, 通过磁场分布可以判断缺陷的相关信息。

通过ANSYS软件建立缺陷模型, 进行了仿真检测, 以验证SQUID在无损检测方面的实质作用。

建立了一个长方体的金属模型, 其中缺陷的尺寸为20*1*1

由于缺陷磁导率低, 所以缺陷所在部位磁场很小, 在缺陷两端由于感生电流大, 所以在两端出现电磁汇聚的现象。

根据这点可以检测出缺陷的相关信息, 比如缺陷的长度:

图为垂直于板方向板上端的磁场强度, 出现尖端, 说明磁场在此最大, 从而也说明感生电流在这个位置最大, 所以, 两尖端之间代表缺陷的长度, 为20mm, 与模型缺陷的长度一样。

同时也可以到处缺陷的宽度:

(通过垂直于缺陷方向检测磁场Z向强度可以看到两个峰值, 两个峰值距离就是缺陷的距离2mm。)

通过对不同频率下缺陷上方的磁场检测, 当激励频率达4000HZ时候, Z向磁场强度基本不变了, 说明在这个频率处, 集肤深度刚好为缺陷的深度。通过集肤深度公式可以算出缺陷深度为0.95mm, 与模型深度1mm相差不大, 达到误差要求。

5 总结

本文通过理论分析以及ANSYS仿真分析证明了SQUID是很好的缺陷探测器件, SQUID作为无损电磁探测的探测器, 具有灵敏度高, 带宽宽, 线性程度好等各方面的优势, 在今后的发展中会起到更为重要的作用。

摘要：本文运用简单易懂的公式和理论简单阐述超导量子干涉器 (SQUID) 无损检测的理论知识, 运用ANSYS仿真软件建立含有缺陷的实体模型, 通过施加电磁激励, 最后提取出相关电磁信息较为准确的反应了设计缺陷的相关参数。

关键词：超导量子干涉器,无损检测,ANSYS仿真

参考文献

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全局干涉检测篇2

(上海海事大学 a.信息工程学院;b.商船学院，上海 201306)

0 引言

目标检测是海上视频监控系统的重要任务之一，部分学者［1］应用主动轮廓模型进行目标检测与跟踪.该类方法适合检测海上场景中具有一定轮廓特征的目标，而基于可见光的海上场景中小目标检测一直是计算机视觉领域的难点之一.高度动态的海面背景、天气等因素的影响，使得海上小目标的检测难度较大，传统的目标检测方法效果不理想.［2］文献［3］提出基于决策树的多特征目标检测算法，并将其应用于海上搜救中.

近年来，随着认知心理学和神经心理学等学科的兴起，视觉注意机制(visual attention mechanism)及其应用研究引起广泛关注.［4］目前，视觉注意的研究工作［5］主要包括基于生物学的计算模型、完全计算模型以及这两者结合的计算模型.具有代表性的计算模型包括 ITTI等［6］的方法和 BRUCE 等［7］提出的信息最大化方法等.部分学者对海上目标检测问题中视觉注意机制的应用进行初步探索.叶聪颖等［8］提出基于 HSI(Hue，Saturation，Intensity)空间的船舶检测视觉注意模型，即在HSI颜色空间中，借鉴ITTI等的视觉注意计算模型提取显著图，但得到的显著图分辨率不高.吴琦颖等［9］在海上运动目标实时监测和跟踪系统中引入视觉注意机制，提出一种迭代的基于倒三角小模板的线性低通滤波方法，快速实现粗分辨率图像的平滑去噪，以此凸显目标.但该方法不利于海上场景中点目标的检测.吴琦颖等［10］还提出基于可见光图像序列的海上运动目标快速检测方法，利用视觉注意模型首先在静态图像中分割感兴趣区域(Region of Interest，ROI)，进而仅在ROI应用改进的时间差分法检测运动目标，该方法的检测性能依赖于静态图像分割结果.

由于海上场景中的目标多为小目标，同时伴有大量的海杂波，因此仅利用全局显著性检测目标，小目标检测效果受到影响.本文尝试结合海上场景的局部显著性和全局显著性检测小目标.

1 相关研究工作

ACHANTA等［11］定义显著性为图像区域与其邻域在多个尺度上的对比度，在CIELab颜色空间中以图像子块的各特征分量与其邻域的各特征分量的均值差进行度量.ACHANTA等在实验中采用3个不同尺度的局部对比度(Multi－Local Contrast，MLC)提取显著目标.该方法充分考虑不同尺度局部显著性，但未涉及全局显著性，并且该方法需要对每个像素逐点计算，运行时间受到影响.

由于空间域的视觉注意模型计算复杂，部分学者从频域的角度提出视觉显著性检测方法.有代表性的包括HOU等［12］提出的频谱残差(Spectral Residual，SR)方法、GUO 等［13］提出的四元数傅里叶变换相位谱(Phase spectrum of Quaternion Fourier Transform，PQFT)方法、YU 等［14］提出的脉冲离散余弦变换 (Pulse Discrete Cosine Transform，PDCT).这些方法实现简单，但存在共同的缺点:当图像尺寸不同时，得到的显著区域有较大差异，对大尺寸的显著目标往往只能检测到轮廓;当图像尺寸过小时，对尺寸较小的显著目标检测结果较差.一般地，该类方法均是对采样后的图像进行显著性检测，得到的显著图分辨率不高.之后，HOU等［15］证明PDCT可在稀疏噪声中检测稀疏目标的有效性.这类方法均是对图像进行整体变换.

为了解决显著图分辨率不高的问题，ACHANTA等［16］提出在原图尺寸上实现的频率调谐(Frequency Tuned，FrT)显著区域检测方法，定义图像CIELab颜色空间中的各特征均值与对其高斯滤波后的值的差为显著度.此外，该方法简单易实现，且能提取较完整的显著目标，其内部一致性好.但是，将该模型直接应用于海上场景，由于大量海杂波的特征，均远远高于特征均值，即其全局对比度与目标很接近，造成检测结果中包含大量的杂波.

文献［17］提出随机窗口(Random Sub－Window，RSW)的频率调谐模型，即首先提取图像的RSW，并在各窗口中应用频率调谐方法，总显著图是各RSW显著图的叠加.尽管生物学的实验支持该模型，但该方法有3个缺陷:首先，RSW的选择可能导致图像中某些区域从未参与过显著性度量，而有些区域则参与很多次;其次，各显著图直接叠加合并为总显著图，由于窗口选择的随机性，可能导致某些区域的显著值多次叠加，造成显著区域选择不准确;再次，由于随机选择窗口的数量较大，有些区域重复选择，从而导致算法的时间代价较高.

VIKRAM 等［18］分析 ITTI等［6］的经典方法和层次化方法更倾向突出角点和强边缘的缺陷，提出利用随机的中央－周围 (Random Center－Surround，RCS)对比度检测显著区域的方法.该方法定义两像素点之间的显著值为其特征差值与二者欧氏距离的比值，即充分考虑到距离的影响，越近的像素其影响度越高.通过在图像中随机选择点对，计算显著值，然后将所有的显著值叠加，以确定每个像素点的显著度［18］.该方法无须全部像素参与某一个位置的显著性计算，可降低运算量.但由于随机选择坐标点，可能导致图像中某些像素点没有参与到显著值度量中，而有些像素多次记入其显著值，从而可能使得后续显著度叠加的运算存在问题;此外，有些距离太远的点对其显著性的贡献不大，而随机的选择可能导致更近区域的像素点没有参与显著性计算，造成检测误差.

综上所述，已有相关研究工作主要解决陆上自然场景中的显著性检测问题，而海上场景中目标散布于背景中，具有较高的全局和局部对比度，不太适合用此类方法进行检测.相对于ITTI等［6］的经典方法、信息最大化等模型，该类方法实现简单，需手动调整的参数少.为减少对海上小目标检测的影响，得到高分辨率的显著图，本文考虑充分利用频域调谐方法的优势，结合局部显著性，抑制海杂波的影响.

2 方法的提出

2.1 全局和局部显著性

CIELab颜色空间是非线性的，与人眼的感知较一致，比高度相关的RGB颜色空间更适合表示视觉注意机制中的各个特征，已有文献［11，15－18］中多采用该颜色空间.本文提出的方法也在该空间实现.

图像Im×n的亮度和颜色特征分别以 L，a，b表示，其全局均值分别为

文献［14］中的显著图为

式中:‖·‖表示L2范数，该式定义显著度为特征均值与高斯滤波后特征的差.由于高斯滤波对图像的平滑作用可能影响小目标检测效果，定义全局显著性为

即以各像素点与局部所有像素特征均值的差值衡量其显著性，是完全基于全局对比度的思路.其中，wGL，wGa，wGb是各特征在全局显著图中的权重.

海杂波也具有较高的全局显著性，但由于其分布于整个海面，局部显著性相对目标会小得多，因此，定义局部显著性为

式中:hw是 k×k的均值滤波模板;wLL，wLa，wLb是各特征局部显著图中的权重;g是高斯平滑滤波模板.式(6)是式(5)的局部化版本，目的是消除海杂波等干扰信号的影响.

为了合并全局和局部显著图，首先将得到的显著图进行规范化.对A定义规范化函数:

对全局及局部显著图规范化后，利用二者相乘合并得到总显著图

此处的合并没有使用相加运算，原因是很多海杂波的全局显著性较强，若仅相加则可能仍会突出，不利于之后的显著目标提取.由于规范化的处理，选择将全局和局部显著图进行相乘，可以有效保证全局及局部均较显著的区域保留下来，同时去除仅在局部或者全局显著的区域.

2.2 显著目标检测

考虑到海上目标的尺寸较小，在显著图中比例很小，若利用均值运算得到的阈值生成二值化显著图，可能造成大量的海杂波被误检为目标，因此未采用文献［12］和［16］的显著目标提取方法.根据式(8)得到的显著图灰度值已经在［0，1］之间，因此利用归一化阈值t进行显著目标提取，得到二值化的显著图:

3 实验和分析

3.1 实验

为了验证本文所提出方法的性能，在MATLAB 2011(a)下进行实验.所用电脑性能参数为:Intel(R)Core 2 Duo CPU，2.4 GHz，RAM，2.00 GB.

实验中采用的图像尺寸为576×720像素，选择两种不同情况下的图像进行测试，分别见图1和2.

图1 测试图像1

图2 测试图像2

全局和局部显著图中，设置亮度和颜色特征的权值为

提出的检测方法中，除上述参数外，还需确定两个参数:局部平滑滤波器的尺寸和分割显著图的阈值.实验中设置:k=17，t=0.2.实验结果分别见图3和4.

图3 测试图像1的实验结果

图4 测试图像2的实验结果

从图3可以看出:由于尺寸较大目标的颜色和亮度显著，在全局和局部显著图中均突出，但小目标在全局显著图中不突出，与大量的海杂波混在一起;利用局部显著性可去除大部分海杂波，突出小目标;经过合并，可同时检测到两个目标.图4的结果中:尽管局部显著性图中已经去除大量的海杂波，但是仍有少量的干扰;通过合并，海杂波受到进一步抑制，有利于小目标的检测.

3.2 分析

为评价提出的算法，对测试图像应用文献［12］，［16］～［18］的方法及本文方法计算显著图，以手工标绘的结果为目标模板，对比算法性能.参考文献［15］定义查准率(precision)和查全率(recall)分别为

式中:num(·)表示二值化图像中非零像素的个数.为保持统一，实验中采用的图像尺寸均为原尺寸.对SR方法，在CIELab空间中进行实验，分别计算每个通道的显著图，然后线性合并为总显著图.对RSW方法，采用文献［15］中的参数设置，但是考虑到中值滤波对小目标检测的影响，实验中没有对结果再进行中值滤波和直方图增强.

图5和6分别给出本文方法与4种相关算法对测试图像1和2中目标的检测性能对比情况.

图5 各算法的ROC曲线(测试图像1)

图6 各算法的ROC曲线(测试图像2)

从图5和6中可发现:对于大目标和小目标同时存在的情况，本文提出的检测方法相对于RCS方法略差，其原因是小目标像素太少，而本文的方法由于综合局部和全局，可能会使很显著的大目标中部分区域被削弱，导致检测结果不完整;但对于仅有小目标的情况，本文方法明显优于其他方法，而RCS方法的性能很差.各算法运行时间对比见表1.

表1 各算法运行时间对比 s

由表1可以看出，由于RSW和RCS方法考虑很多局部窗口或局部区域，运行时间较长，不利于实时应用，而本文方法运行时间较短.此外，通过大量实验表明，局部均值滤波模板的尺寸不宜过小，否则会导致显著目标的部分区域被去除，一般选择尺寸16以上的效果较好，但是当选择的尺寸过大时，其滤波效果会降低.

通过上述结果可知，本文方法的总体性能优于其他各类相关方法，适合用于海上小目标的检测.

4 结束语

为克服大量海杂波的影响，提出结合全局与局部显著性的海上小目标检测方法.该方法充分考虑局部与全局对比度，可以有效去除海杂波，同时无须对图像进行下采样，可得到高分辨率的显著图，有利于进一步提取显著目标.实验中为各特征通道赋予同样的权值，今后将充分结合目标的先验信息，研究不同特征的合并策略.此外，如何自适应地选择局部均值模板的参数也值得进一步研究.

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全局干涉检测篇3

1改进SUSAN算法

1.1 SUSAN算法的不足

待测图像为滤波后的InSAR干涉图像, 进行SUSAN算法边缘检测试验。根据实际图像边缘的形状, 以及目标和背景的灰度对待测图像为滤波后的InSAR干涉图像, 进行SUSAN算法边缘检测试验。根据实际图像边缘的形状, 以及目标和背景的灰度对比度。所得结果如图1所示。比度。所得结果如图1所示。

SUSAN边缘检测算法能够对窗口中心像素的结构属性进行检测和判断, 处理速度也得到提高, 并具有较高的抗噪声干扰能力。缺点是算法处理相对缓慢, 边缘检测效率低下。针对密集干涉条纹检测结果不够连续;稀疏干涉条纹则由于噪声干扰而较易漏检或过检边缘。

SUSAN算法的InSAR图像边缘检测结果

1.2对算法进行改进

改进如下:改进模版窗。对窗口像素的结构属性进行判定, 改进其窗口结构, 可以增强其对边界的判断能力, 减少因判定USAN值而增加的检测时间。

边界连接。基于密集干涉条纹因为噪声影响而存在断开的边缘, 采取边缘拟合, 连接断开的边缘。操作方法为形态学膨胀-腐蚀法。

边界修正。针对稀疏干涉条纹存在毛刺问题, 可采用形态学滤波进行细化操作。操作方法为分别引入形态学去毛刺算法, 片段式描绘法以及二次形态学去毛刺算法。

1) 改进模板窗:对SUSAN算法提到的模板窗进行改进, 方法是仍取7×7的近似圆形模版窗, 当窗口检测到周边区域内噪声较为明显时, 可通过圆形模版的中心进行定位, 假如为黑色 (灰度值为0时) , 则表明该区域即为边界, 此时USAN值 (SUSAN算法判定准则中的核值相似区) 为当前像素所在的区域与窗口重叠的部分, 无需再进行阈值判定, 原理如图2所示。可通过此方法认定边界, 减少SUSAN算法判定所引入的时间, 加快处理速度。

处理窗口的选取

2) 边界连接:

密集干涉条纹的边界连接

SUSAN算法对密集条纹干涉图像进行检测时存在边界断开现象, 需要对断开区域进行连接。边界连接的原理是采用闭运算, 即先膨胀后腐蚀算法, 先对断开的两条边缘进行膨胀操作使其连接在一起, 这时图像的边缘条纹变粗, 接着再进行腐蚀操作以细化条纹达到连接的目的。图3是对图1 (c) 图进行边界连接的结果, 其中 (a) 图为膨胀处理, (b) 图为对 (a) 图的腐蚀处理。结果显示顺利得到较为平滑的细干涉条纹边缘。

3) 边界修正:SUSAN算法所得稀疏干涉条纹边缘含有较为粗糙的毛刺, 条纹与噪声的干扰混叠问题突出, 需进行边界修正。方法是先利用形态学去毛刺, 然后利用片段式描绘法对边界进行修正, 必要时采用二次毛刺去除优化边缘。

1形态学去毛刺

稀疏干涉条纹SUSAN边缘检测结果, 如图1 (d) 图所示, 边缘含大量无关的噪声边缘寄生成分 (俗称毛刺) , 去除这些毛刺的过程称之为修剪。

修剪原理如图4所示。三角形称之为毛刺或突起, 修剪原理为将ab+bc用ab‘+b‘c来代替, 进行n次迭代操作, 可削平毛刺。

对图1 (d) 图进行试验, 结果如图5所示。其中图5 (b) 图为进行1次迭代, 图5 (c) 为进行5次迭代。注意并不是迭代次数越多越好, 该文给出10万次迭代处理, 如图5 (d) , 边缘并未产生明显变化, 表明之前的处理已无限趋于稳定了。

2片段式描绘法

片段式描绘法可用于分离噪声和条纹的边缘。基本原理是将整个图像片段化分割, 引入片段描绘子, 然后在相应位置分块描绘去除外围条纹多余噪声边缘, 原理如图6所示。

现分隔I-IV四个区域。其中a-d为处理图像所用片段式描绘算子, 改进原理是利用7×7的方形模版形态学模仿干涉条纹边缘的弧度曲线, 在上述四个区域放置算子以分离弧形边界外围多余噪声, 部分改进算子详见图7。图8 (b) 图为对图5的 (c) 图进行片段式描绘的结果, 最终得到有效边界。

3二次形态学去毛刺

经片段式描绘法处理后结果基本上可以用于后期形变分析了。当然还可以引入毛刺去除法进行二次毛刺去除, 清除外围少许毛刺。将图8 (b) 图二次形态学去毛刺处理后, 结果如图9 (b) 图所示, 该图像即为InSAR稀疏干涉条纹的最终所得的边缘检测结果。

2 试验结果分析

引入检测时间的长短和边缘信息检测准确与否两个指标来比较改进前后的优劣: