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一种改进的Sobel梯度函数自动对焦评价算法
引用本文:张丰收,李斯文,胡志刚,杜喆,孟鑫.一种改进的Sobel梯度函数自动对焦评价算法[J].光学技术,2017,43(3):234-238.
作者姓名:张丰收  李斯文  胡志刚  杜喆  孟鑫
作者单位:1. 河南科技大学 机电工程学院, 河南 洛阳 471003;河南科技大学 医学技术与工程学院, 河南 洛阳 471003;2. 河南科技大学 机电工程学院,河南 洛阳,471003;3. 河南科技大学 医学技术与工程学院,河南 洛阳,471003
基金项目:国家自然科学基金,河南省科技攻关项目,2015HNCXY003
摘    要: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。

关 键 词:应用光学  自动对焦  对焦精度  显微图像  Sobel梯度函数  爬山算法  Sobel4direction_Brenner梯度函数

An improved auto-focus evaluating algorithm based on Sobel gradient function
ZHANG Fengshou,LI Siwen,HU zhigang,DU Zhe,MENG Xin.An improved auto-focus evaluating algorithm based on Sobel gradient function[J].Optical Technique,2017,43(3):234-238.
Authors:ZHANG Fengshou  LI Siwen  HU zhigang  DU Zhe  MENG Xin
Abstract:Due to the poor focusing accuracy, the cell microscopic images are greatly influenced by the noise when they are focused on by traditional auto-focus evaluation algorithm of gradient function.Aiming at the problem, by comparing the performance of different focusing evaluation function, an improved auto-focus evaluating algorithm is proposed based on Sobel gradient function-Sobel4direction_Brenner algorithm of gradient function.After verifying the design indexes of focusing evaluation technology and the university of algorithm, the algorithm can restrain the noise better than the traditional one when focusing on the images.The motor has smaller focus search range in the search focus of hill-climbing algorithm.The cell microscopic images are obtained with higher evaluation value of sharpness.
Keywords:auto-focusing  focusing accurac  microscopic image  Sobel gradient function  hill-climbing algorithm  Sobel4direction_Brenner gradient function
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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