利用飞秒激光技术对目标物体进行烧蚀加工时,飞秒激光的瞬时高密度能量可以完成对目标物体的烧蚀。在利用飞秒激光技术对单晶硅片进行微尺度结构烧蚀时,硅晶体表面常常衍生出等离子体光斑。由于等离子体光斑图像外部光晕部分存在扩散现象,使得光斑图像及其核心区域的边界轮廓变得模糊不清。所以,有效、精确地滤除等离子体光斑最外部的光晕部分,得到光斑图像的核心区域具有重要的理论以及实际意义。使用CCD相机采集不同烧蚀功率下的等离子体光斑图像,分析不同烧蚀功率与光斑特征之间的关系。首先,通过图像滤波消除原始光斑图像中的噪声。使用多尺度Retinex增强法对光斑图像进行增强处理,突出光斑核心区域到光晕之间过渡的层次。然后,采用最大类间方差法与人为经验对光斑图像进行分割,滤除一些不符合期望的像素点。边缘检测时,采用Canny算子可以避免提取的光斑图像边缘产生断裂现象,得到连续的轮廓特征。之后,使用Freeman链码提取光斑轮廓,得到图像的Hu不变矩特征及归一化傅里叶描述子可以表达光斑图像轮廓特征的结论。最后,利用多核学习思想,构建新的复合核函数,分别将归一化后的傅里叶描述子以及Hu不变矩作为输入样本,对光斑图像分类。通过对比研究表明:当核参数σ=0.1时,惩罚因子C任意取值时,选择Hu不变矩作为输入特征较为理想;当核参数σ=0.5、σ=1时,惩罚因子C的取值为100时,选择傅里叶描述子作为输入特征较为理想。图36幅;表9个;参60篇。