透镜检测中复合自动对焦技术的研究及应用

针对光学透镜参数测量系统中的对焦问题,设计了一种粗精结合的复合自动对焦方案.在粗对焦过程中,选用全局图像的方差函数作为清晰度评价函数,用均值比较的爬山法实现焦面搜索,并用三点法判断初始对焦方向.在精对焦过程中,利用基于数学形态学的条件膨胀算法和形状因子提取目标图像,并以日标图像区域内的Brenner函数作为清晰度评价函...     

基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别

提出了基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别方法,对二维最小各向同性小波滤波提取图像特征进行了研究.直接将原始图像通过带通小波滤波器G0获得图像边缘信息,结合图像能量分析,建立了基于小波滤波的图像清晰度评价函数.利用构建的显微镜自动对焦实验平台,比较分析了基于小波滤波和拉普拉斯的评价方法.实验结果表明,采用基于各向同性小波滤波的自动对焦算法有更好的综合自动对焦性能.     

SUSAN清晰度评价函数在自动对焦中的应用

为了满足自动对焦系统的实时性与抗噪性要求,提出了一种基于SUSAN算子的清晰度评价函数。该函数利用SUSAN边缘提取算子的算法简单、准确度高、抗噪性强的特点,对SUSAN算子边缘检测函数进行改进,将边缘点的USAN值的平方和作为清晰度评价值,并将其运用到自动对焦算法中。将该函数与几个经典的清晰度评价函数进行性能比较,实验结果表明：对于引入噪声前后的图像序列,基于SUSAN算子的清晰度评价函数均具有良好的单峰性、无偏性和较高的灵敏度;对于256×256的对焦窗口图片,该函数在TMS320C6416硬件平台上的运行时间仅为16 ms。该函数能够满足清晰度评价函数的单峰性、无偏性、高灵敏度等基本特性,同时具有良好的实时性与抗噪性。     

一种改进的Sobel梯度函数自动对焦评价算法

传统的自动对焦梯度函数评价算法在对细胞显微图像进行对焦时,由于对焦精度不佳,图像受噪声的影响较大。针对此问题,通过对不同对焦评价函数性能进行对比,提出了一种基于Sobel梯度函数改进的自动对焦评价算法——Sobel4direction_Brenner梯度函数算法。对对焦评价技术设计指标和算法的通用性进行了验证,结果表明:在调焦时该算法较传统对焦梯度函数能更好的抑制噪声,并且使电机在爬山算法的搜索对焦中具有更小的对焦搜索区间范围,获得的细胞显微图像的清晰度评价值也更高。     

数字对焦光场成像清晰度评价方法研究

结合光场成像数字对焦空间域算法和频率域算法的区别,分别提出了适用的图像清晰度评价方式,并进行了仿真实验分析.空间域评价方法根据评价区域缩小图像重构数据量,频率域评价方法则将评价函数嵌入到图像重构过程中,改进后的方法相对传统方法提高了速度.     

数字对焦光场成像清晰度评价方法研究

结合光场成像数字对焦空间域算法和频率域算法的区别,分别提出了适用的图像清晰度评价方式,并进行了仿真实验分析.空间域评价方法根据评价区域缩小图像重构数据量,频率域评价方法则将评价函数嵌入到图像重构过程中,改进后的方法相对传统方法提高了速度.     

基于自动对焦技术的透镜曲率半径检测

为实现光学透镜曲率半径的快速准确测量,设计了一种基于自动对焦技术的非接触式透镜曲率半径测量方案。测量系统分别在被测透镜表面的顶点位置和曲率中心位置自动对焦,系统所记录的两个位置之间的距离即为曲率半径。针对透镜曲率半径检测应用,对自动对焦技术进行了改进:将连通区域提取技术应用于定位目标图像,提高了清晰度评价函数的灵敏度;利用均值比较法和三点法改进了传统爬山搜索策略。实验结果表明:基于自动对焦技术的透镜曲率半径检测是有效的,测量误差低于0.196%,测量重复性好于0.109%。该方法已经成功应用于透镜曲率半径测量仪。     

焦距测量中线纹清晰度评价函数的研究

当自动对焦用于玻罗板线纹等方向性强的目标时，线纹方向的不确定性导致一些清晰度函数的鲁棒性降低甚至无法找到对焦位置。针对上述问题，通过Hough直线检测得到离焦线纹的角度，构建一种基于Hough变换的线纹清晰度评价函数，该函数的灰度算子垂直于线纹，对线纹方向变化具有较强的鲁棒性。为了比较线纹方向对清晰度函数性能的影响，对5组不同角度的线纹图像进行评价，得到清晰度曲线，并引入平缓区标准差等参数对曲线进行定量评定。实验结果表明，与传统的评价函数相比，基于Hough变换的评价函数的平缓区均值减小59.85%，标准差减小46.05%，对焦偏差减小92.63%，平均运行时间减少36.37%，镜头焦距的相对误差减小62.12%。     

基于简化对焦模型的自动对焦窗口调整方法

提出一种基于简化对焦模型的自动对焦窗口调整方法用于数码相机自动对焦过程.根据初始对焦窗口和初始像距计算初始对焦窗口边界的视场角,镜头位置改变后,再根据此视场角和新的像距计算新的对焦窗口边界,进而调整对焦窗口,实现景物跟随.实验结果表明,该方法能够在物距未知的情况下近似地计算出目标的像高,与固定对焦窗口相比,能够避免背景信息的干扰,使评价函数具有单峰性.且该方法计算过程与图像内容无关,不受图像模糊程度的影响.     

眼底照相机自动调焦算法

基于眼底图像成像原理及特征,提出一种结合自动调焦窗口选择的眼底照相机自动调焦方法.根据改进阈值的局部信息熵调焦窗口选择算法实现调焦窗口的初步定位,按照多方向步进算法实现调焦窗口的最终定位.针对眼底图像对比度低的问题,结合区域对比度的清晰度评价函数与梯度向量平方函数的特点提出眼底图像清晰度评价函数.实验结果显示,提出的自动调焦窗口选择算法可以保证调焦窗口的稳定性及准确性,针对低对比度眼底图像的清晰度评价函数具有更好的灵敏度.     

一种基于U-NET多景深图片目标物定位自动聚焦算法

在多景深场景下,已知目标物类型,当目标物位于图像中心位置时,传统的聚焦评价函数曲线灵敏度较低;当目标物偏离中心位置时,聚焦评价函数曲线容易出现局部极大值或无法准确判断出准焦图像,影响自动聚焦系统。针对这两种情况,提出了一种基于U-Net神经网络判断目标物位置,设定对应窗口和评价函数的方法,即当目标物位于图像中心位置时,提出了一种新的聚焦评价函数——SMD-Roberts函数;当目标物不在图像中心位置时,设定对应窗口,选择SML评价函数对图像像质进行评价。实验结果表明,与传统的灰度梯度自动聚焦评价函数和传统的取窗法相比,该方法得到的聚焦评价函数灵敏度最少提高0.0241,耗时最少减少0.0355 s,单峰最少减少1个次峰,有效地解决了多景深场景下,应用聚焦评价函数判断目标物最清晰位置不准确及聚焦评价函数曲线出现双峰的问题,明显地提高了评价函数的无偏性、单峰性以及灵敏度。该方法普适性强,更适用于自动聚焦系统。     

基于微粒群区域搜索和小波评价的差分式自动聚焦

为进一步提高图像法自动聚焦的性能,提出了一种差分式提取图像边缘的方法,并构造了图像清晰度的小波评价函数,同时利用微粒群（PSO）算法对聚焦区域进行快速搜索。首先,介绍了差分式边缘提取方法及其优势,给出了一种评价区域的选取判据以及基于PSO的高效搜索方法;然后,对小波评价函数参数进行了比较分析和优选;最后,与传统方法进行了对比实验。结果表明,由于采用了差分式提取方法以及新的自适应聚焦窗口和评价函数,聚焦曲线较传统方法具有更高的调焦分辨率,PSO算法的使用使聚焦速度提高了约170 ms,聚焦精度约为2.3μm,同时调焦效果不受初始位置的影响。     

基于区域对比度的图像清晰度评价算法

高效、准确的图像清晰度评价是实现自动调焦的关键。在分析了现有图像清晰度评价方法优缺点的基础上,提出了一种基于图像区域对比度的清晰度评价新方法,建立和分析了评价函数的数学模型,并对航空摄像机采集的系列图像进行实验和仿真。与其他算法比较的结果表明:该方法具有精确度高、对比度明显等优点,能够应用于实际的图像清晰度评价和自动对焦中,克服了单纯依靠计算灰度差带来的不足,具有较高的实用性和可靠性。     

基于针孔成像像面参数提取的单板机镜头显微成像质量评价方法

提出以针孔成像调制传递函数面积(MTFA)和MTFA相对变化率作为像面参数,定量评价单板机镜头的显微成像质量。采用针孔法获取不同视场位置的光斑图像,以提取单板机镜头显微成像系统的调制传递函数(MTF);建立单板机镜头透镜组的MTF数学模型,提取边缘视场弧矢方向与子午方向的MTFA和MTFA相对变化率,用于度量被测镜头显微成像清晰度与像面平整度。开展了单板机镜头测试实验,采用论文提出的模型方法定量评价被测镜头显微成像性能,结果表明,Lens2镜头可获得最佳显微成像质量。计算被测镜头RGB点阵图像的平均功率谱(APSV)、灰度平均梯度(GMG)及拉普拉斯算子和(LS),结果显示Lens2点阵图像的APSV、GMG及LS参数值最大分别为2.7202、17.0244及94.9212,且点阵图像清晰度最高,与像面参数评价结果相符,表明论文提出的方法用于定量评价单板机镜头显微成像性能是准确有效的,对提高在线图像可视铁谱(OLVF)探头设计具有重要意义和工程价值。     

数字图像一阶矩的自动聚焦区域选择算法

聚焦区域选择是自动聚焦算法中的重要模块,直接影响评价函数曲线的尖锐性、准确性和稳定性。针对中心取窗和多点取窗等传统聚焦区域选择算法的局限性,提出了一种基于数字图像一阶矩的自动聚焦区域选择算法,它是通过图像灰度或边缘一阶矩定位聚焦区域的。传统聚焦区域选择是一种定点估计,实验证明一阶矩方式选择可以跟踪偏离中心的主体景物,是一种具有自适应性的前景位置估计算法,提高了聚焦精确度和速度。     

以LCD为目标的自动定焦判据选择

在光学综合自动测量中 ,使用液晶显示屏作为分划板可以大大简化结构 ,提高效率 ,真正地实现自动测量。由于液晶显示具有对比度低、噪声大等特点 ,所以根据液晶的这些特点以及图像处理和CCD信号接收的特点选择两种适用的判据进行了分析和试验比较 ,并给出了结果。结果表明 ,这两种判别函数都适用于以液晶显示屏为目标和用图像处理方法进行光学参数测量的系统 ,其中锐度判别函数更优于信息熵判别函数 ,前者具有更好的抗干扰性和稳定性 ,而且其判定结果更接近目视清晰度判别     

基于嵌入式的数字显微镜图像采集系统的研究

提出了一种在ARM9开发平台上构建数字显微镜图像采集系统的实现方案。通过CMOS图像采集模块把显微镜下物体的图像信息转换成数字信号,输入到S3C2410的开发平台,然后图像被显示到LCD液晶屏上或存储到SD卡上。系统通过相应的程序可以实现显微图像的采集、显示、存储等操作。实验结果表明,该系统采集的图像清晰,并且具有性能稳定、体积小、成本低等优点。     

基于LCD显示器光谱特性的图像颜色一致性研究

为了解决环境光和显示器色温对LCD显示器图像颜色再现有较大影响的问题,提出一种基于LCD显示器光谱特性的图像颜色一致性方法。通过测量在不同环境光和色温下99个行业认可颜色的光谱,总结出不同环境光和色温对LCD显示器图像颜色再现的光谱规律。利用不同环境光下的光谱叠加性及不同色温下的光谱对应规律,实现了不同环境光和色温下的LCD显示器图像颜色一致性,一致性后的图像平均主观评价Z得分为0.50。研究结果表明,该方法能够很好地解决不同环境光和色温下的LCD显示器图像颜色的一致性问题。     

Systematic approach to cutoff frequency selection in continuous-wave electron paramagnetic resonance imaging

This article describes a systematic method for determining the cutoff frequency of the low-pass window function that is used for deconvolution in two-dimensional continuous-wave electron paramagnetic resonance (EPR) imaging. An evaluation function for the criterion used to select the cutoff frequency is proposed, and is the product of the effective width of the point spread function for a localized point signal and the noise amplitude of a resultant EPR image. The present method was applied to EPR imaging for a phantom, and the result of cutoff frequency selection was compared with that based on a previously reported method for the same projection data set. The evaluation function has a global minimum point that gives the appropriate cutoff frequency. Images with reasonably good resolution and noise suppression can be obtained from projections with an automatically selected cutoff frequency based on the present method.