一种基于频谱中心对齐的布里渊散射信号去噪方法

摘要

本发明提供了一种基于频谱中心对齐的布里渊散射信号去噪方法，步骤如下：1）将布里渊光时域传感系统采集到的布里渊频谱信号转换为二维灰度图像；2）对二维灰度图像平滑滤波；3）利用边缘检测得到布里渊频移急剧变化的位置，将图像沿光纤轴向划分为不同的区域；4）获得每个区域的布里渊频移位置；平移每个区域，使不同区域的布里渊频谱中心对齐得到新的图像；5）对新图像进行滤波，去噪完成后沿相反方向移动每个区域；6）拟合各位置上的布里渊频率谱，从而获得沿整条传感光纤的布里渊频移信息，得到光纤上的温度、应变分布信息。本发明的去噪方法，可避免边界模糊，增强去噪效果；减小滤波器窗口尺寸，降低计算复杂度。

权利要求

1.一种基于频谱中心对齐的布里渊散射信号去噪方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)将布里渊光时域传感系统采集到的各光纤位置上的布里渊频谱信号转换为二维灰度图像；

2)对二维灰度图像应用平滑滤波，用于边界划分；

3)通过边缘检测得到布里渊频移急剧变化的位置，从而将二维灰度图像沿光纤轴向划分为不同的区域，每个区域内的布里渊频移相同；

4)根据每个区域中的布里渊频率谱的洛伦兹拟合结果，获得该区域的布里渊频移位置；根据得到的频移位置，平移每个区域，对齐各区域的布里渊频谱中心，使得各区域的布里渊频移相等，形成新图像；

5)使用滤波器对新图像进行滤波，去噪完成后沿相反方向移动每个区域，平移量的大小与步骤4)中对齐时的平移量相同，最终获得滤波后的布里渊频率谱；

6)拟合各光纤位置上的布里渊频率谱，获得沿整条传感光纤的布里渊频移信息，从而得到光纤上的温度、应变分布信息。

2.根据权利要求1所述的布里渊散射信号去噪方法，其特征在于，步骤3)中，若不存在边缘，则直接使用常规滤波器进行滤波，随后拟合每一位置上的布里渊频率谱，最后输出传感结果。

3.根据权利要求1所述的布里渊散射信号去噪方法，其特征在于，步骤3)中，每个区域内的布里渊频移相同，表示每个区域内所代表的局部传感光纤周围的温度、应变状况相同。

4.根据权利要求1所述的布里渊散射信号去噪方法，其特征在于，布里渊光时域传感系统包括布里渊光时域反射传感系统和布里渊光时域分析传感系统。

5.根据权利要求1所述的布里渊散射信号去噪方法，其特征在于，布里渊频率谱包括布里渊增益谱和布里渊损耗谱。

6.根据权利要求1所述的布里渊散射信号去噪方法，其特征在于，平滑滤波包括高斯滤波、频域滤波。

7.根据权利要求1所述的布里渊散射信号去噪方法，其特征在于，边缘检测包括高斯-拉普拉斯边缘检测算法、Canny边缘检测算法。

说明书

一种基于频谱中心对齐的布里渊散射信号去噪方法

技术领域

[0001] 本发明属于光纤传感技术领域，具体涉及一种基于频谱中心对齐的布里渊散射信号去噪方法。

背景技术

[0002] 温度与应变的连续分布式监测需求十分广泛，能源、电力、建筑等诸多领域都把其作为一种故障诊断及事故预警手段。各类管道的压力负荷、建筑结构的沉降变化、油库罐区的温度改变等都需要及时发现与迅速定位。布里渊分布式光纤传感系统结构简易，便于在各种应用环境进行搭建与实施测量。

[0003] 布里渊散射分布式光纤传感系统通常由顺序连接的激光器、光调制器、光放大器、光滤波器、扰偏器等组成。激光器发出的连续探测激光经由光调制器调制为一定脉宽的脉冲光，脉冲光依次经光放大器放大、光滤波器滤波去噪、扰偏器扰乱偏振态后经由环行器获得前向传播的脉冲光，其随后注入传感光纤。探测脉冲在光纤中前向传播的同时，会产生后向传播的布里渊散射光，后向散射光的频率通常会有一定的下降，其中光功率最强的散射光与探测脉冲的频率差称为布里渊频移。因为环境待测温度或应变对光纤的物理作用，布里渊频移的大小在一定范围内通常与温度或应变大小成正比。所以，只要获知探测脉冲及其布里渊散射光之间的布里渊频移差和位置差，即可根据计算获得传感光纤各处的环境温度与应变大小。

[0004] 布里渊散射分布式光纤传感系统所得到的传感信号通常如图1所示。散射光功率在每一固定位置随频移变化通常呈洛伦兹线型，最大光功率所处频移称为布里渊频移，各频移位置处的光功率随传播距离变化呈现约0.2dB/km的衰减。在不同的温度或应变条件下，布里渊频移会发生变化，通过标定不同温度或应变环境下对应的布里渊频移，即可得到温度或应变与布里渊频移的对应关系。图1中可见在约75米处，传感结果中的布里渊频移与周围相比发生了突变，该处的变化即反映了传感光纤在约75米处的温度或应变情况与其他位置对比存在突变。

[0005] 该系统通常需要较多次测量并平均以减小测量过程中的噪声对传感结果的影响，但多次平均过于耗时，降低传感的实时性。现有许多数字图像去噪方法通过将较低平均次数传感结果转换为二维灰度图像，随后对其去噪，可使其输出的结果与较多次平均的结果相似，以此达到降低平均次数的目的。

[0006] 如利用小波去噪(Farahani M A，Wylie M T V，Castillo-Guerra E，et al.Reduction in the number of averages required in BOTDA sensors using wavelet denoising techniques[J].Journal of Lightwave Technology，2011，30(8)：1134-1142.)可以实现上述目的，但因为该滤波操作在变换域针对全图进行，所以会丢失空间域的细节信息，较难处理由温度或应变突变带来的布里渊频移突变所形成的图像边缘，最终会恶化传感系统的空间分辨率。

[0007] 除了小波去噪之外的去噪方法通常也会损害传感的空间分辨率，造成温度或应变信息的失真。且在应对较大幅度的温度或应变变化时，部分方法需要较大尺寸的掩模，提高了计算复杂度，增加了计算开销、降低处理的速度。

发明内容

[0008] 本发明针对现有技术中的不足，提供一种基于频谱中心对齐的布里渊散射信号去噪方法，在对原始图像沿光纤轴向对齐布里渊频移后可消除其边缘信息，可避免现有图像去噪手段带来的边界模糊，可增强现有去噪方法的去噪效果，减小滤波器窗口尺寸可降低去噪算法的计算复杂度、减少处理时间。

[0009] 为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种基于频谱中心对齐的布里渊散射信号去噪方法，包括如下步骤：

[0010] 1)将布里渊光时域传感系统采集到的各光纤位置上的布里渊频谱信号转换为二维灰度图像；

[0011] 2)对二维灰度图像应用平滑滤波，用于边界划分；

[0012] 3)通过边缘检测得到布里渊频移急剧变化的位置，从而将二维灰度图像沿光纤方向划分为不同的区域，每个区域内的布里渊频移相同；若检测不到边缘，则直接使用常规滤波器进行滤波，随后拟合每一位置上的布里渊频率谱，最后输出光纤每一处的温度、应变信息。

[0013] 4)拟合每一区域内的布里渊频率谱，根据每个区域中的布里渊频率谱的洛伦兹拟合结果，获得该区域的布里渊频移位置；根据得到的频移位置，平移每个区域，对齐各区域的布里渊频谱中心，使得各区域的布里渊频移相等，消除各区域之间的边缘，形成新图像；

[0014] 5)使用滤波器对新图像进行滤波，去噪完成后沿相反方向移动每个区域，平移量的大小与步骤4)中对齐时的平移量相同，最终获得滤波后的布里渊频率谱；

[0015] 6)拟合各光纤位置上的布里渊频率谱，从而获得沿整条传感光纤的布里渊频移信息，从而得到光纤上的温度、应变分布信息。

[0016] 为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

[0017] 步骤3)中，若不存在边缘，则直接使用常规滤波器进行滤波，随后拟合每一位置上的布里渊频率谱，最后输出传感结果。

[0018] 步骤3)中，每个区域内的布里渊频移相同，表示每个区域内所代表的局部传感光纤周围的温度、应变状况相同。

[0019] 步骤4)中，每个区域内的布里渊频移是相同的。

[0020] 布里渊光时域传感系统包括布里渊光时域反射传感系统和布里渊光时域分析传感系统。

[0021] 布里渊频率谱包括布里渊增益谱和布里渊损耗谱。

[0022] 平滑滤波包括高斯滤波、频域滤波及其他可用于图像平滑的方法。

[0023] 边缘检测包括高斯-拉普拉斯边缘检测算法、Canny边缘检测算法及其他可用于图像边缘检测的方法。

[0024] 本发明的有益效果是：基于频谱中心对齐的布里渊散射信号去噪的方法，在对原始图像沿光纤轴向对齐布里渊频移后可消除不同温度和应变区域之间的边缘信息，可避免现有图像去噪手段带来的边界模糊；同时该方法减小滤波器窗口尺寸，可降低去噪算法的计算复杂度、减少处理时间；该方法主动识别布里渊频谱中心位置，并作为布里渊散射信号图像去噪的主要特征信息，增加了图像去噪方法的有效信息，提高了噪声滤除的效率和质量。

附图说明

[0025] 图1是典型布里渊散射分布式光纤传感系统获得的布里渊散射信号。

[0026] 图2是本发明的基于频谱中心对齐的布里渊散射信号去噪方法的流程图。

[0027] 图3为待处理的包含噪声的256次平均的布里渊散射谱。

[0028] 图4为待处理的无噪声的布里渊散射谱。

[0029] 图5为待处理的包含噪声的256次平均的布里渊散射谱转换后的二维灰度图像。

[0030] 图6为待处理的无噪声的布里渊散射谱转换后的二维灰度图像。

[0031] 图7是转换图5的去噪结果。

[0032] 图8为使用本发明方法获得的布里渊频移沿光纤的分布。

具体实施方式

[0033] 现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。

[0034] 待处理的256次平均的布里渊散射谱如图3所示，该段光纤长度为150米，沿光纤轴向有300个数据采样位置，采样间隔是0.5米，每个光纤位置上获得200个频率点，采样间隔是1Mhz，频率范围从10.5GHz至10.7GHz。该图的布里渊频谱信号共计包含200×300个数据点。其中图4为该组数据的无噪声对照组。256次平均次数的布里渊散射谱经转换后的二维灰度图像如图5所示。图6是无噪声对照组的二维灰度图像。

[0035] 如图2所示，对该布里渊频谱信号，本发明通过以下步骤进行去噪处理：

[0036] 1)将图3所示的布里渊频谱信号转换为二维灰度图像，如图5所示。

[0037] 2)对步骤1)转换得到的二维灰度图像应用高斯滤波对图像平滑，3×3大小的掩模，其数值按从左至右、从上至下方式，分别设置为0.0751，0.1238，0.0751，0.1238，0.2042，0.1238，0.0751，0.1238和0.0751。图像平滑后的结果用于区域划分。

[0038] 3)通过高斯-拉普拉斯(LoG，Laplacian of Gaussian)边缘检测得到布里渊频移急剧变化的位置，从而将步骤1)转换得到的二维灰度图像沿光纤轴向划分为11个不同的区域，这些区域内的布里渊频移可以认为相同，这意味着每个区域内的所代表的局部传感光纤周围的温度和应变状况相同。

[0039] 4)洛伦兹拟合每一区域内的布里渊频率谱，根据每个区域中的布里渊散射谱的洛伦兹拟合结果，获得这11个区域的布里渊频移位置，依次为10.6Ghz，10.59Ghz，10.6Ghz，10.61Ghz，10.6Ghz，10.61Ghz，10.6Ghz，10.62Ghz，10.6Ghz，10.59Ghz和10.6Ghz。因为每个区域内的布里渊频移相同，所以可以利用统一的数值来移动每个区域内的布里渊散射谱。
11个区域待移动的大小和方向具体为0Ghz，向上0.01Ghz，0Ghz，向下0.01Ghz，0Ghz，向下
0.01Ghz，0Ghz，向下0.02Ghz，0Ghz，向上0.01Ghz和0Ghz。对齐未经滤波的原始灰度图像使得各区域的布里渊频移近似相等，可消除不同区域之间的灰度图像边缘，形成新图像。

[0040] 5)使用常规滤波器对对齐后的图像进行滤波，因为已完成了区域对齐，所以空间域滤波器的窗口尺寸可以从20×20缩减至4×20，降低了去噪算法的计算复杂度、减少处理时间。

[0041] 去噪完成后沿相反方向移动每个区域，平移量的大小与第(4)步中对齐时的平移量相同，方向相反，具体为0Ghz，向下0.01Ghz，0Ghz，向上0.01Ghz，0Ghz，向上0.01Ghz，0Ghz，向上0.02Ghz，0Ghz，向下0.01Ghz和0Ghz，得到的布里渊散射谱图像如图7所示。

[0042] 6)使用洛伦兹函数拟合各位置上的布里渊频谱，从而获得沿整个传感光纤的布里渊频移信息，整个传感光纤的布里渊频移信息对应待检测区域的温度或应变信息。经过拟合处理，获得的布里渊频移沿光纤的分布如图8所示，使用本发明的去噪方法得到的拟合结果与无噪声情况下得到的拟合结果相似度极高，说明本发明的去噪方法去噪效果好，拟合准确。

[0043] 在本发明的另一实施例中，该布里渊光时域传感系统是布里渊光时域分析系统。待分析的布里渊频率谱为布里渊增益谱，或为布里渊损耗谱。平滑滤波采用频域滤波。边缘检测技术为Canny边缘检测，这里的边缘检测技术也可为其它图像边缘检测的方法。对齐后图像的去噪算法是NLM去噪，或是小波去噪。这里的去噪算法也可以是一切可用于去除二维灰度图像的去噪算法。

[0044] 本发明主动识别布里渊频谱中心位置，并作为布里渊散射信号图像去噪的主要特征信息，增加了图像去噪方法的有效信息，提高了噪声滤除的效率和质量。

[0045] 以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。