基于多源点扩散耦合边界的纤维多层显微图像融合

纺织纤维粗细不均匀并存在一定的弯曲，受光学系统景深限制，纤维目标难以在一个焦平面清晰成像。本项目研究目标在超景深条件下，如何将同视野不同聚焦位置的多个图层合成为一幅清晰的融合图像，同时拓展该技术在纺织品、医学等领域自动识别、检测的应用。项目初期提出图层融合区域是由清晰源点扩散形成的设想，并假设不同源点扩散相遇后，会形成两两耦合且不可渗透的固定边界，进而实现清晰、互补且符合目标成像特征的融合区域划分。随着项目研究的深入，将这一思路进一步优化，提出所有的清晰融合点均应来自某个图层的清晰区域，并由此拼接成一幅更为清晰的融合图像。通过与多种融合方法比较，证明这一方法针对纺织纤维的多图层融合效果最优。.在此基础上课题开展了基于多焦面融合图像的非织造纤网取向、孔隙、覆盖率及纤维细度检测；纱线毛羽以及织物深层信息的起毛起球检测；载玻片全景多点取样平面拟合快速聚焦算法；木棉和棉纤维自动识别等研究。.项目资助期间，课题负责人发表了SCI论文10篇，其中标注本项目资助6篇，录用SCI论文1篇，申请国家发明专利11项，授权9项，获得包括“中国纺织工业联合会科技进步一等奖”在内的省部级奖项三项，获得“全国优秀博士学位论文作者专项基金”及“新世纪优秀人才计划”资助。作为博士生导师指导博士4人，指导硕士14人，已毕业硕士8人，其中1人获得东华大学优秀硕士论文。.基于本项目研究成果，项目负责人独立研制了3台纺织品检测设备并成功商业化，分别是“DHU-10全自动纤维细度仪”，“DHU-11非织造纤网取向分析系统”，“DHU-6纤维含量分析仪”，拥有包括日本东洋纺、香港东方羊绒在内的国内外40余家用户。通过与上海北昂精密光电仪器股份有限公司合作，课题负责人开发出“LABB全自动染色体扫描和识别系统”，已取得国家医疗设备注册许可证（国内独家），该仪器已拥有包括北京301医院、成都妇幼在内的18家大型三甲医院用户，与蔡司、徕卡两家国外公司的相关产品形成市场竞争。.本项目研究成果不仅为多聚焦图像区域融合提供了新的思路，还为"多焦面"共性问题的解决奠定基础，对于纺织品、医学图像检测等光学显微镜应用中如何清晰成像提供解决方案和应用拓展。