[發明專利]一種改進BM3D去噪OFDR分布式應變測量方法

有效

• 申請號: 202210636074.9
• 申請日: 2022-06-07
• 公開（公告）號: CN115031651B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 丁振揚;劉鐵根;潘銘;劉琨;江俊峰;花培棟
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G01B11/16
• 分類號: G01B11/16;G06F17/14;G06V10/30;G06V10/74;G06V10/77
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 程毓英

1.一種改進BM3D去噪OFDR分布式應變測量方法，包括下列步驟：

第一步，在可調諧激光器的觸發下，利用OFDR系統采集兩次數據，一次為參考數據，一次為測量數據，其中，參考數據為未發生應變變化時采集的數據，測量數據為發生應變變化時采集的數據，對參考數據和測量數據分別進行正向快速傅里葉變換，變換后為沿光纖測試距離對應各個位置的復信號；

第二步，對第一步得到的經過快速正向傅里葉變換后的參考數據和測量數據分別進行疊窗補零操作：取窗點數為N，相鄰兩個窗重疊點數為C，每個窗的補零點數為M；補零過程將經過快速正向傅里葉變換后的參考數據和測量數據，各自被分成了以(M+N)點為一段的多段數據，每段數據對應著光纖上相應位置的瑞利散射信息；將疊窗補零后的參考數據和測量數據各自的每一段數據進行快速逆向傅里葉變換；對參考數據和測量數據中每一段數據取復信號的幅值；

第三步，去除經過第二步處理的參考數據和測量數據中每段數據的直流分量；將去除直流分量的參考數據的每段數據和對應去除直流分量的測量數據中的每段數據進行互相關計算，并且對每段數據的互相關結果進行數據歸一化處理，得到的每個歸一化互相關結果對應于光纖上的一個特定位置；

第四步，以歸一化相關處理后的像素點為中心，在經過8向置信區間的局部多項式近似求交算法得到該像素點在原始二維互相關強度圖U_Raw中的自適應形狀鄰域W_Adp，自適應形狀鄰域W_Adp是被包在一個矩形圖像塊W中，將W稱為參考圖像塊，W中含有像素數量為L_RB；

第五步，設定相似性閾值，利用基于歐式距離的塊匹配方式在原始二維互相關強度圖U_Raw中提取高于相似性閾值的匹配圖像塊G，G的數量為L_MB；

第六步，從每個匹配圖像塊G中提取和W_Adp相同形狀的形狀鄰域G_Adp，并且將所有得到的形狀鄰域G_Adp排列為三維數組，三維數組的前兩維包含各個形狀鄰域G_Adp，三維數組的第三維表征形狀鄰域G_Adp的排列方向；

第七步，設定變換閾值τ，對三維數組中每一個形狀鄰域G_Adp的二維變換，當L_MB/L_RB＜τ時，對G_Adp使用二維形狀自適應離散余弦變換；當L_MB/L_RB≥τ時，對G_Adp進行二維形狀自適應主成分分析；

第八步，對三維數組中的每個形狀鄰域G_Adp進行二維變換后，沿三維數組的第三維方向進行一維正向小波變換后進行譜系數收縮，接著進行反向三維變換，獲得該三維數組中每個形狀鄰域G_Adp的去噪估計值；

第七步，將每個形狀鄰域G_Adp的去噪估計值返回到原始位置，如果返回到原始位置的形狀鄰域G_Adp重疊，那么對重疊部分進行加權平均；

第八步，對原始二維互相關強度圖U_Raw重復三次第四步到第七步的迭代去噪步驟，上一次迭代的得到的原始二維互相關強度圖U_Raw初步去噪估計圖像作為下次迭代的輸入的原始二維互相關強度圖U_Raw；三次迭代的步驟在譜系數收縮時不一樣；在第一次迭代中，譜系數收縮采用硬閾值處理小波系數，第二次迭代輔助第三次迭代在譜系數收縮上利用經驗維納濾波，三次迭代后得到去噪后二維互相關強度圖U_Denoised；

第九步，對去噪后的二維互相關強度圖U_Denoised中的每一個光纖位置的互相關結果尋找其峰值位置，確定光頻域移動結果，得到沿光纖分布的應變信息。