Е.Ю. Локтионов, Ю.С. Протасов, Ю.Ю. Протасов, В.Д. Телех, Р.Р. Хазиев
20
Особенности автоматизации обработки результатов.
Автома-
тизация обработки массива экспериментальных данных требует
определения границ анализируемой области: поверхности мишени,
изолинии минимально детектируемых значений (изменения показа-
теля преломления или глубины кратера). Зашумленность первичных
экспериментальных данных, низкое соотношение сигнал/шум вблизи
пределов чувствительности методики, скачкообразное изменение па-
раметров из-за ошибок обработки при больших набегах фазы приво-
дят к необходимости применения различных фильтров в зависимости
от решаемой задачи.
Определение границы мишень—поток является одной из важных
задач автоматизации обработки, так как данные об этой границе
необходимы, чтобы найти распределение скоростей частиц в газо-
плазменном потоке и суммарное количество электронов. Стоит отме-
тить, что методы автоматизированного определения границы ми-
шень—поток практически не описаны в литературе, поэтому для ре-
шения поставленной задачи необходимо было подобрать пригодный
алгоритм нахождения этой границы.
Из характерных фазовой и амплитудной картин видно, что область
мишени, в отличие от невозмущенной области и газоплазменного пото-
ка, как правило, отличается более высокой зашумленностью и суще-
ственным уменьшением амплитуды волнового фронта зондирующего
излучения. Эти особенности интерферограмм светоэрозионных газо-
плазменных потоков и были использованы для определения границы
мишень—поток.
Первый подход заключался в попытке разделить значения дис-
персий изменения фазы волнового фронта зондирующего излучения
j
на кластеры (зоны):
2
1
1
,
0, ...,
,
rows
N
j
ij
cols
rows i
j
N
N
(15)
где
j
— дисперсия в
j
-м столбце;
rows
N
— количество строк в
изображении;
cols
N
— количество столбцов в изображении;
ij
—
значение фазы в точке
,
i j
;
— среднее значение фазы в изобра-
жении.
Зависимость дисперсии от горизонтальной координаты была раз-
делена на кластеры c помощью алгоритма
k
-средних [30, 31]. Приме-
няя этот алгоритм, множество элементов можно разбить на заранее
известное количество кластеров (в нашем случае — на два кластера).
В основе алгоритма лежит принцип минимизации значений диспер-
сии
В
внутри каждого кластера [31]:
