運(yùn)動模糊圖像復(fù)原及其在電子制造設(shè)備中的應(yīng)用.pdf

1、隨著半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)飛度發(fā)展，視覺定位成為滿足電子制造設(shè)備高速高精運(yùn)行要求的核心技術(shù)。高速運(yùn)動導(dǎo)致視覺系統(tǒng)圖像發(fā)生運(yùn)動退化，高精要求圖像具有較高的清晰度。因此，運(yùn)動模糊復(fù)原成為一個關(guān)鍵問題。
　　 本文從圖像復(fù)原的基本理論著手，簡要介紹圖像的退化模型，經(jīng)典復(fù)原方法以及評價標(biāo)準(zhǔn)。其中著重介紹了運(yùn)動模糊退化模型，為后續(xù)分析做理論基礎(chǔ)。本文將運(yùn)動模糊復(fù)原問題轉(zhuǎn)化為模糊參數(shù)識別問題。從運(yùn)動模糊圖像的空間域出發(fā)，深入分析運(yùn)動模糊對圖像空間域的影

2、響及其所引入的反應(yīng)該運(yùn)動性質(zhì)的特征，針對電子制造設(shè)備中圖像特點(diǎn)，從單個像素運(yùn)動模糊特征入手，分析提取運(yùn)動參數(shù)方法，并將該方法引入到由多個像素組成的整幅圖像，提出了基于二階微分的運(yùn)動模糊參數(shù)識別方法?？紤]二階微分對噪聲敏感，本文使用多種方式抑制該敏感。為準(zhǔn)確反映該方法特點(diǎn)，分別在無噪聲和有噪聲條件下將本文方法與文獻(xiàn)方法作對比測試。結(jié)果顯示本文方法具有較高的魯棒性和精確性。
　　 針對電子制造設(shè)備中實(shí)際存在的模糊圖像，依據(jù)本文及文獻(xiàn)