현미경 시각 측정은 마이크로 조립 등 분야에서 널리 응용되고 있으며, 심도(depth of field) 등의 요인으로 인해 이미지에 다중 흐림 현상이 발생하여 후속 정확한 측정에 영향을 미칩니다. 현미경 자동 초점 기술은 흐림 문제를 완화할 수 있지만 시간이 오래 걸려 고효율 생산 요구에 부합하기 어렵습니다. 본 논문에서는 흐림도 판별과 다중 분기 복원을 결합한 엔드 투 엔드 디블러링 모델을 제안하며, 분할, 판별, 디블러링, 융합의 분할 정복 전략을 구축하였습니다: 먼저 이미지를 서브 이미지 그룹으로 분할하여 판별기와 복원 네트워크에 동시에 입력합니다; 판별기에서는 푸리에 변환 등을 통해 주파수 영역 분포를 얻고, Vision-Transformer 네트워크를 활용해 주파수 영역 그림에서 전역 상관성이 있는 깊은 흐림 특징을 추출한 뒤 흐림도를 판별하여 출력합니다. 판별 결과에 따라 다중 분기 복원 네트워크가 서로 다른 흐림도의 서브 이미지를 방향성 있게 복원하며, 최종적으로 처리된 서브 이미지를 융합하여 고해상도 이미지를 얻습니다. 실험 결과 제안된 모델이 다중 흐림 현상의 현미경 이미지를 효과적으로 복원하며, 판별 정확도가 0.94에 달하고 흐림 이미지를 다중 분기 복원 네트워크 처리 후 PSNR 지표가 평균 6.3 향상됨을 보여줍니다.

마이크로 조립;현미경 시각;흐림도 판별;주파수 영역 처리