[发明专利]一种基于图像清晰度评估的显微镜自动对焦方法与装置

说明书

本发明提供一种基于图像清晰度评估的显微镜自动对焦方法与装置，该方法包括：步骤一：将原始图形划分为若干个图像子块；步骤二：利用初始评价函数来确定所述若干个图像子块的初始聚焦评价值，并根据所述初始聚焦评价值来确定初始聚焦窗口的数量以进行聚焦；步骤三：以所述初始聚焦窗口对应的子块作为评价函数评价的依据，通过不断的更换评价函数和不断地减少聚焦窗口的数量来进行聚焦，直到聚焦结束。本发明提供的方法通过复合清晰度评价方式，动态选择对焦窗口，改进三阶爬山搜索算法之间相结合，可规避各清晰度评价函数的缺点，发挥各自的优点。提高了聚焦精度，减少了聚焦时间。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于图像清晰度评估的显微镜自动对焦方法与装置。

背景技术

光学显微镜作为一种精密的光学仪器，在生物、医学、化学等领域发挥着重要的作用。使用依赖于人工聚焦的显微镜对样品进行显微观察和监测，很容易导致一定程度的误差。近年来，随着自动控制理论的不断进步和完善，自动对焦技术已经应用到光学显微镜系统中。自动对焦系统不仅可以减少操作人员的劳动，减少反复调整造成的主观误差，而且可以代替复杂的对焦操作，极大地帮助操作人员提高工作效率。随着CCD、CMOS、计算机控制技术、数字信号处理(DSP)芯片技术等的发展，基于图像处理的自动对焦技术得到了迅速发展。因此，将自动对焦技术应用于光学显微镜聚焦系统是发展的必然趋势。

根据对焦原理不同，自动对焦技术主要可分为主动式对焦技术和被动式对焦技术两类。借助激光等辅助元件进行离焦量检测与对焦的方法称为主动式自动对焦；基于数字图像处理，并通过对成像图像进行离对焦评价的对焦方法称为被动式对焦技术。被动式对焦技术又可分为离焦深度法和对焦深度法。离焦深度法是一种从离焦图像中取得深度信息从而完成自动对焦的方法。这种方法需要获得2～3幅的不同成像参数下的图像，要求事先用数学模型描述成像系统，然后根据少量的成像位置获取的图像来计算最佳对焦位置。因为离焦深度法所需图像数量小,所以处理速度较快，但是精度比较低。对焦深度法是一种建立在搜寻过程上的对焦方式，它通过选取一种适当的评价函数来评价不同对焦位置所获得图像的清晰度，清晰度值最大时对应最佳的对焦位置。

基于图像处理的被动式自动对焦算法包括三个方面的内容，即清晰度评价函数、对焦窗口和搜索策略。准确的对焦评价函数可以反映系统真实的离焦程度；合理的对焦窗口选取可以降低背景噪声的影响、减少计算量；优化的搜索策略可以快速找到最佳聚焦平面。

目前常采用的清晰度评价函数主要有灰度变化评价函数，灰度熵函数，频域类函数。灰度变化评价函数利用清晰的图像拥有更尖锐的边界，其边界处有更大的灰度值变化来检测图像清晰度。灰度变化函数主要包括Tenengrad函数、Brenner函数、图像灰度方差函数及梯度平方函数。灰度熵函数利用香浓信息理论，熵最大时信息量最多。如果图像中所有灰度级出现概率越趋于相等，则包含的信息量就越趋于最大。因此，图像的灰度熵的大小也可以作为图像清晰度的评价值。清晰的图像比模糊图像包含有更多的信息，清晰图像拥有更锋利的边缘，而高频部分又主要集中在图像的边缘。频域类函数利用傅里叶变换提取图像中高频部分的方法也可以用来判断图像的清晰度。

然而，上述的几类清晰度评价函数各有特点，灰度变化评价函数调焦范围广、稳定性好但灵敏度不高；灰度熵函数计算时间较长，且灵敏度不高；频域类函数可准确性地判断图像的清晰度，但由于需运行傅里叶变换，所以计算时间长。

目前常用的对焦窗口有中心窗口，倒T窗口，非均匀采样取窗法。中心取窗法即选取图像的中心区域做为对焦区域，对焦区域的大小通常为整幅图像的1/4或1/16，先以小窗口模式进行粗调，再以大窗口模式进行精细调焦。倒T窗口利用当人们日常所拍摄景物主体一般位于中下部时，图像会更具有美感的习惯，在图像的中下部和中心处取窗口，呈倒T型。非均匀采样取窗法即保持图像中心区域窗口的原有分辨率保持不变，而对周围区域进行非均匀采样，分辨率随半径的的增加呈指数形式下降。