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基于數(shù)字圖像處理的顯微自動對焦技術(shù)研究科普

發(fā)布日期: 2022-10-14

哈嘍~
力顯科普小課堂開課咯拱燃!
本期給大家分享的是
基于數(shù)字圖像處理的
顯微自動對焦技術(shù)研究

隨著精密儀器逐步向著自動化玩冷、智能化的方向發(fā)展,對數(shù)字顯微鏡也提出了更高的要求上辖,其中基于圖像處理的自動對焦法應(yīng)用最為廣泛增珠。本文以顯微成像系統(tǒng)為研究對象谓虽,針對聚焦深度法中的聚焦評價函數(shù)、聚焦窗口弓并、聚焦搜索算法這三個重要環(huán)節(jié)給大家作了簡單介紹笤簸。


01

Bre2d_Rob 聚焦評價函數(shù)


Brenner2d函數(shù)增加了y方向的梯度計算,對y方向灰度變化劇烈的圖像远丸,評價效果較好沛愕,同時也更符合人眼的視覺判斷。為了對比改進(jìn)前后 Brenner函數(shù)的聚焦靈敏度變化喜毅,實驗采集了一些從模糊到清晰再到模糊的顯微圖像姑享,其中正焦圖像如圖1(a)所示,圖1(b)為Brenner函數(shù)與Brenner2d函數(shù)的聚焦評價曲線苇皂。

圖1 正焦圖像與聚焦評價曲線 (a).正焦圖像 (b).聚焦評價曲線


從上圖可以發(fā)現(xiàn)罪褒,Brenner2d聚焦評價函數(shù)的靈敏度明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的 Brenner聚焦評價函數(shù)。也說明了傳統(tǒng)的單一聚焦評價函數(shù)仰铃,并不能適應(yīng)不同的聚焦對象婿着,而通過增加灰度梯度的計算方向能夠在一定程度上增加聚焦的靈敏度,提升聚焦評價函數(shù)對不同對象的適應(yīng)性醋界。

考慮到微納結(jié)構(gòu)具有多個邊緣方向竟宋,可將Brenner2d函數(shù)與Roberts函數(shù)結(jié)合,提出了一種新的聚焦評價函數(shù)—Brenner2d_Roberts函數(shù)(下文稱 Bre2d_Rob 函數(shù))形纺,該函數(shù)表達(dá)式如下:


由式(3.33)知丘侠,Bre2d_Rob函數(shù)從多個方向提取顯微圖像的灰度梯度信息,當(dāng)圖像邊緣方向改變時挡篓,該函數(shù)總會存在一個起主導(dǎo)作用的灰度梯度方向婉陷,從而能夠適應(yīng)不同方向的灰度梯度變化,聚焦穩(wěn)定性更好官研。


02

變步長聚焦窗口

選擇方法


根據(jù)實驗結(jié)果以及多次實驗表明秽澳,每種聚焦窗口選擇方法都存在著一些問題:

(1)中央取窗法應(yīng)用的前提是成像主體位于圖像的中心位置,當(dāng)目標(biāo)偏離中心位置時,聚焦性能急劇下降担神。


圖2 中央取窗法示意


(2)多區(qū)域取窗法雖對目標(biāo)偏移有一定的適應(yīng)能力楼吃,彌補(bǔ)了中心取窗法的不足,但也引入了過多的背景信息入驮,同時依然不能避免成像主體偏離聚焦窗口的情況路统。


圖3 多區(qū)域聚焦窗口選擇法示意圖 (a).倒 T 字型窗口法 (b).黃金分割窗口法


     綜合考慮上述聚焦窗口選擇的優(yōu)缺點(diǎn)后,有學(xué)者提出了一種變步長聚焦窗口選擇方法抚送,該方法結(jié)合了非均勻采樣取窗法與中央取窗法的優(yōu)勢乞审,既具有非均勻采樣取窗法全局細(xì)節(jié)信息的保留能力,也具有中心取窗法計算簡單的優(yōu)點(diǎn)帕卦。該取窗法將整個圖像分為了中心區(qū)鸠丸、中間區(qū)和邊緣區(qū)三個區(qū)域。


圖4 變步長取窗法的圖像區(qū)域劃分示意圖


該方法在中央取窗法的基礎(chǔ)上增加了對邊緣細(xì)節(jié)的計算漫从,對圖像偏離中央?yún)^(qū)域的情況具有一定的適應(yīng)性赡脚。


03

改進(jìn)傳統(tǒng)的爬山搜索法


傳統(tǒng)的爬山搜索法僅通過比較兩幅圖像判斷搜索方向,而實際的聚焦評價曲線往往并不按理想曲線那樣嚴(yán)格單調(diào)躁盗,使得爬山搜索法易陷入局部極值點(diǎn)幸持,導(dǎo)致聚焦失敗。

為此拗酌,改進(jìn)了傳統(tǒng)的爬山搜索法川砌,將聚焦搜索分為了粗搜索與精搜索兩個階段,在精搜索階段以三幅圖像判斷聚焦搜索方向这溅,減少了局部極值的影響组民,提高了自動對焦系統(tǒng)的抗干擾性。設(shè)計了自動聚焦總體方案悲靴,并搭建了以 PC 機(jī)為圖像處理單元的自動對焦系統(tǒng)。



圖5 粗精結(jié)合的爬山搜索法流程圖


本文以數(shù)碼顯微鏡為研究對象莫其,以基于圖像處理的顯微自動對焦技術(shù)和分享給大家癞尚,歡迎各位老師一起來探討。


參考文獻(xiàn):

1.Helstrom,Carl W. Image Restoration By the Method of Least Squares[J]. Josa/57/3/josa Pdf, 1967, 57(3): 0-297.

2.Stites DG. Automatic Focus Sensing and Control of Optical Reconnaissance Sensors[J]. Proceedings of Spie the International Society for Optical Engineering, 1976, 7

*文章學(xué)術(shù)內(nèi)容來自中國科學(xué)院光電技術(shù)研究所乱陡,若有需要可自行下載浇揩。


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