三维形貌表征是磨粒分析领域的重要课题，为旋转机械和人工假体的摩擦学性能和磨损机理研究提供有效依据。然而，现有方法大多数通过使用激光共聚焦显微镜等三维成像设备来获得磨粒的三维形貌，通常需要专业操作人员来进行三维信息的采集，无法实现自动化检测。也有研究基于多视角图像序列的磨粒表面三维重建方法，但由于视频拍摄帧率低以及图像模糊等原因导致生成的点云精度很难满足要求，在实际生产环境中应用还存在一定挑战，特别是无法实现微纳米级颗粒的表面形貌三维重建。为此，本文提出基于多聚焦图像序列的微纳磨粒表面形貌重构方法，有效避免因显微镜景深不足造成的图像模糊问题，提高表面细节信息提取的可靠性。首先，根据变焦测量原理搭建多聚焦显微图像采集系统，采集不同聚焦平面下的磨粒显微图像序列；然后，通过视频稳像技术对前景磨粒进行抖动去除，提高视频图像质量；最后，研究非向下采样小波变换方法获取磨粒表面的高频信息，利用四叉树的聚焦区域选择算法递归寻找表面聚焦清晰区域，进而通过多聚焦图像的信息融合实现磨粒表面形貌的深度信息提取。采用激光共聚焦显微镜的深度信息测量结果对本文方法的结果进行评价。对比实验结果表明，结合非向下采样小波变换与四叉树聚焦区域选择算法所获取深度图的平均相对误差为6.17%，平均PSNR值相比Tenegrad，SML等聚焦算法提高26%。
 

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