面向生产过程的动目标多视点图像去模糊算法理论及三维非接触测量

动目标多视点图像去模糊是三维计算机视觉在生产线上应用所遇到的技术瓶颈和难题，它不仅是图像清晰化问题，而且要确保去模糊后多视点图像特征点关系对应，它的研究具有理论创新和实用价值及挑战性。针对全自动生产线三维视觉检测的迫切需求，本项目主要开展动目标多视点图像去模糊算法理论及基于三维重建的非接触测量方法研究。研究内容包括：分析动目标在多视点成像中的运动模糊形成机理；研究单视点图像模糊核的多准则优化估计方法；建立多视点图像模糊路径的内在关系，提出确保多视点图像模糊路径具有对应性及整体一致性的精确优化方法；研究基于模糊路径关系保持对应的多视点图像联合去模糊算法；同时，进一步研究基于三维重建图像的三维细化算法和三维特征提取方法及表面参数非接触数字测量方法。将多视点图像去模糊算法应用在视觉系统中，为三维视觉检测提供关键技术，促进三维视觉检测在生产过程及有关领域中的应用，提高视觉检测的准确性和智能化水平。

本项目主要研究了动目标多视点图像去模糊算法理论及基于三维重建的非接触测量方法。针对动目标多视点去模糊和动目标三维重建过程中存在的一些基础性和共性科学问题，进行了理论创新和实验验证研究，按计划完成了项目研究任务，主要研究成果为：建立了多视点成像系统和实验平台；分析动目标在多视点成像系统中的运动模糊形成机理；研究和提出了从生产线复杂场景条件下提取动目标的方法；提出了动目标模糊图像理论轮廓线的提取方法；提出了单视点图像基于边缘预测的模糊核估计方法；研究了模糊核路径的精细化提炼方法；提出了基于各向异性正则化的模糊核及模糊路径精确估计；研究和提出了基于贝叶斯学习的模糊核多尺度精细化估计方法；提出了沿模糊路径去卷积的快速去模糊方法；提出了基于模糊核关系模型的双目两视点图像的去模糊方法；建立了多视点图像点扩展函数路径关系；提出了基于模糊核路径内在关系和一致性约束的多视点图像去模糊方法，对多视点图像去模糊方法的计算复杂度进行了分析；为了快速去模糊，构建了基于ARM体系结构的多视点图像去模糊平台和基于DSP的多视点图像去模糊平台；研究了基于图像自标定的三维重建方法和基于SURF特征配准的去模糊图像的三维重建方法，对多视点单相机成像与多相机同步成像的三维重建结果进行了对比研究；提出了基于90°旋转不变性的三维细化方法和基于保拓扑结构的三维细化方法，构造了具有各向同性的删除模板，给出了细化算法90°旋转不变性的理论证明；研究了三维目标表面的非接触测量计算方法，提出了三维重建的三维几何信息特征提取及表面特征参数测量计算方法。本项目解决了动目标多视点图像去模糊算法的自适应性、鲁棒性、快速性等关键技术问题。本项目提出的动目标多视点图像去模糊算法已在轧机生产线及道路视频图像检测等相关领域的视觉检测系统中取得了应用，为动目标动平台视觉检测提供了关键技术，提高了视觉检测精度和智能化水平。