光学图像局部模糊检测、分割与应用研究

Blurring is a common phenomenon in optical imaging system. In many recent literatures, blurring is considered as a harmful phenomenon, and most of the relative researches lay emphasis on deblurring, among which image global blurring is assumed as the premise. However, most blurring is local. Unfortunately, enough attraction of research on local blurring has not been aroused. This project will study the blurring with a new perspective. It starts from investigating the mechanism of local blurring which arises from the interaction between target scene and imaging system, and then to reveal the essence and the included characteristics of local blurring. Features which is used to represent the extent of blurring or definition and the transition rule from blur to sharpness will be specially studied for recognizing and detecting the blur area in single image,then the blurry area can be segmented from the image accurately.On the basis of recognizing and detecting the local blur area,the applications of blur will be studied.As for the motion target in the blur image, target detection will be carried out through the segmentation of the local blur area,then extracting the information of the motion and estimating motion parameters based on the characteristics of blurring. As a basis, a new system will be developed, containing motion target detecting and motion parameters measuring. As for local defocus blurring, in the perspective of image fusion, methods to process field depth will be studied, which promotes the application of field depth expansion in powerful microscope systems.

一直以来，图像模糊被视为有害现象，相关研究集中在如何减少模糊，且大部分研究以默认图像全局模糊为前提。但是，一般光学成像模糊出现在局部区域，而对局部模糊的研究还没有引起足够重视。本项目从新的视角研究模糊现象，即从局部场景失焦和场景内物体运动引起的光学成像局部模糊出发，探讨模糊现象的本质以及所包含的特有信息，通过研究表征局部区域模糊度的信息特征，以及从模糊到清晰的过渡规律，实现在单幅图像中识别和检测出模糊区域，达到对模糊区域的准确分割。以局部模糊的检测和分割为基础，研究模糊现象的应用：一是针对图像中的运动目标，通过对目标局部模糊区域的分割，实现对运动目标的检测，再通过对模糊信息特征的研究，提取运动信息，并进行运动参数的估计，为开发新型运动目标检测和运动参数测量系统打下基础。二是针对局部失焦模糊，精确检测模糊区域后，运用图像融合的方法进行景深处理，在高倍显微镜系统中实现景深扩展的工程应用。

项目以图像模糊现象为背景，对由于失焦和目标运动而造成的局部模糊现象进行了深入研究，在局部模糊区域识别、检测、分割、运动目标识别、速度估计及图像复原等方面取得了成果。项目注重研究成果的应用，成果应用于新型光机电一体化智能显微设备的研发，开展了新原理车辆目标检测速度测量样机的开发。.1.提出了DCT零系数和局部结构张量的局部模糊区域检测方法，并将其应用于静态图像中运动目标的检测；提出结合时域和频域的新方法实现模糊区域的检测和分割；提出基于RGB色彩空间信息和局部标准差的图像模糊区域检测方法；提出了将分水岭算法应用于主动轮廓模型能量分割的算法。.2.以交通监控视频应用为背景，得到了融合背景减法和帧差法的运动目标检测新算法。针对CNN，提出了一种提升图像特征提取精度的层次注意力机制。.3.利用Radon变换原理来求解点扩散函数PSF中的运动模糊方向，并提出了消除十字亮线引起的干扰的新方法。提出基于改进共轭梯度算法的运动模糊图像复原方法。.4.提出通过设定阈值剔除大量无用的图像子块、根据图像子块的梯度幅值总和确定最终的聚焦窗口。提出一种结合频域离散余弦变换(DCT)零系数和空域局部标准差的自动聚焦算法。提出一种基于支持向量机的显微图像聚焦区域选取算法。提出了采用基于图像频谱半径的清晰度评价方法。基于清晰区域识别原理，利用图像能量均值表征物镜偏离光轴的程度，提出一种显微镜物镜自动定位的原理和方法。.5.本项目的研究成为了项目组所承担的广西重大科技专项“光学显微设备智能化关键技术研发及产业化”的基础，已将自动聚焦、物镜自动定位、景深扩展等方面的成果应用于三个型号智能化显微镜产品开发，有力推动了多家光学企业产品的升级。.6.开展了在单幅图像中识别车辆目标和测量车速的新型测速系统的研发，成果已获得专利，原型样机系统正在开发中。.7.共发表相关论文19篇，申请专利4项已授权3项，应用相关成果开发产品3项。