[发明专利]一种基于最强边缘梯度拉普拉斯算子累加的自动聚焦算法在审
| 申请号： | 201510585552.8 | 申请日： | 2015-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN106534661A | 公开（公告）日： | 2017-03-22 |
| 发明（设计）人： | 刘连庆;于鹏;刘静怡;魏阳杰;刘柱;杨洋;焦念东 | 申请（专利权）人： | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 主分类号： | H04N5/232 | 分类号： | H04N5/232;G06F19/00 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司21002 | 代理人： | 许宗富,周秀梅 |
| 地址： | 110016 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于最强边缘梯度拉普拉斯算子累加的自动聚焦算法，包括以下步骤首先对当前图像所有像素点拉普拉斯算子的两个二阶微分算子分量取绝对值后进行求和运算，获得改进的拉普拉斯算子；然后求取当前图像中所有像素点离散后的改进拉普拉斯算子值；对离散后的改进拉普拉斯算子值按大小进行排序，利用聚焦评价函数将前P个最大值做平均运算，得到的平均值作为当前图像的清晰度值；通过相机依次采样图像，计算每幅图像的清晰度值；当清晰度达到峰值时，聚焦结束。本发明所建的聚焦评价函数满足自动聚焦曲线所要求的单峰性和无偏性，同时计算相对简单，计算量小，效率高，容易实现，能够消除背景噪声，适应大部分纹理特性的样品自动聚焦。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 最强 边缘 梯度 拉普拉斯 算子 累加 自动 聚焦 算法 | ||
【主权项】：
一种基于最强边缘梯度拉普拉斯算子累加的自动聚焦算法，其特征在于包括以下步骤：首先对当前图像所有像素点拉普拉斯算子的两个二阶微分算子分量取绝对值后进行求和运算，获得改进的拉普拉斯算子；然后求取当前图像中所有像素点离散后的改进拉普拉斯算子值；对离散后的改进拉普拉斯算子值按大小进行排序，利用聚焦评价函数将前P个最大的值做平均运算，得到的平均值作为当前图像的清晰度值；通过相机依次采样图像，计算每幅图像的清晰度值；当清晰度达到峰值时，则聚焦结束。
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