中文摘要：

研究一种可用于高频振动测量的基于主动序列运动模糊图像的机器视觉测量振动的理论与方法。与传统的机器视觉中希望获得清晰图像完全不同，本项目将有意识的主动利用CCD去制造并获取物体在高速运动（高频振动）下的序列运动模糊图像。利用包含在这些模糊图像里的运动信息，研究基于线性与仿射图像空间及其基底变换的运动模糊图像解析方法及主动序列运动模糊图像与高频振动的映射关系、描述理论、方法与模型，进而获取物体振动信息。上述理论与模型可揭示高频振动与运动模糊图像及其序列之间的规律，项目的研究将为振动的测量研究提供新的理论基础和新思路。这种基于机器视觉的非接触测量振动的方法应用是极为广泛的，具有重要的理论与实际意义。

结论摘要：

系统研究了基于主动序列运动模糊图像的振动测量理论与方法。与机器视觉领域中常用的基于序列清晰图像的运动估计和振动测量方法不同，本项目根据生物视觉中存在的"由模糊感知运动"的机制，主动控制摄像机的曝光时间等参数来采集携带足够运动模糊信息的序列模糊图像，并利用这些运动模糊信息实现振动参数的测量。项目重点研究了运动模糊图像的空间域与频率域的数学模型，运动模糊图像采集系统参数的主动控制策略，揭示主动运动模糊图像或图像序列与运动和振动之间规律的空间几何矩理论和频谱分析方法，以及主动序列运动模糊图像中的运动及振动信息提取方法等。根据上述理论和模型，本项目设计了一种面向高速运动和高频振动测量的主动视觉系统，该系统有目的的制造图像的运动模糊，并可分别利用图像模糊以及运动和振动间的空间域或频率域映射理论有效的实现模糊图像序列中运动或振动信息的提取和表达，从而实现运动和振动参数的视觉测量。该项目研究的主动运动模糊成像方法及运动模糊信息描述理论提供了利用常速摄像机及少数帧运动模糊图像测量振动的理论基础和新思路，在降低测量的复杂程度和所需处理的图像数据量以及提高测量自动化水平方面具有重要的理论和实际意义。