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.     

基于聚焦评价函数的自动调焦方法的研究

针对使用图像清晰度的聚焦评价函数来实现显微镜系统中的自动调焦,介绍了几种常用的图像清晰度聚焦评价函数,在自动倒置显微镜下进行大量的实验,分别利用这几种函数对采集到的图像进行评价分析。研究结果表明,在显微镜系统下利用基于梯度类图像清晰度评价函数拉普拉斯(Laplacian)算子可以有效地抑止噪声干扰,并且单峰性、重复性和稳定性都比较良好,能实现快速高效的自动调焦。     

一种用于全息图自动重建的聚焦评价方法

自动聚焦是数字全息技术中实现自动重建的关键技术之一,而自动聚焦的关键是寻找性能可靠的聚焦评价函数。通过对现有聚焦评价函数的深入研究分析,及对图像清晰度相关理论的学习,面向海洋生物全息图提出了一种新的聚焦评价函数,该聚焦评价函数的依据是局部标准差分布能够反映图像细节信息的特性及标准差自身具有较高稳健性的特征,以标准差作为离散程度度量,将全息图重建像细节的离散程度作为其清晰度指标,并将清晰度最大值对应的重建距离作为最佳重建距离,以此完成自动聚焦。实验结果表明:与其他聚焦评价函数相比,该方法具有较好的单峰性、较高的灵敏度和信噪比(SNR)及较好的无偏性等性能,且对于海洋生物全息图具有较强的实用性和通用性。因此,该方法可以满足海洋生物全息图自动重建的需求。     

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。     

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。     

大口径反射镜表面颗粒污染物暗场检测算法研究

针对大口径反射镜表面污染物的成像特点,研究了污染物的暗场检测算法,包括图像采集过程中的自动聚焦算法,图像处理过程中的畸变校正与污染物提取算法等。就自动聚焦算法提出了粗-精结合的峰值搜索策略,并采用Tenengrad函数作为清晰度评价函数,获得了较高的聚焦精度。畸变校正算法在所建畸变模型的基础上,基于标定板角点的射影变换性质,求解畸变模型系数,实现了图像畸变校正,校正结果的方均根误差为3.3092 pixel。污染物提取算法采用顶帽变换去除图像背景,对去除背景的图像采用拉普拉斯算子加权自适应二值化算法提取污染物,该算法针对光照不均的小尺寸污染物图像的处理效果较好,检测结果数量误差为7%,检测精度优于全局阈值算法以及均值算子加权自适应二值化算法。该检测算法可以为反射镜表面洁净状态评估提供技术支撑。     

机器视觉疲劳裂纹扩展试验摄像头自动聚焦方法

在机器视觉疲劳裂纹扩展试验中,为了能够满足对裂纹宏观观察裂纹和准确定位裂纹尖端的要求,需要采用变焦镜头放大和缩小采集图像范围,针对于摄像头变焦后的聚焦问题,提出了摄像头的自动聚焦方法。首先建立图像采集系统,采集裂纹图像至计算机,通过中值滤波对图像预处理,去除噪声干扰,选取裂纹区域作为聚焦窗口,采用Laplace算子法作为清晰度评价函数,并提出一种变步长穷举法进行聚焦搜索。最后设计了以ARM7为核心的摄像头运动控制器。实验表明,所提出的方法能够实现疲劳裂纹扩展试验中摄像头在各种情况下的准确自动聚焦,为下一步精确测量疲劳裂纹扩展参数奠定基础。     

一种新的自动聚焦算法的研究

聚焦评价函数和极点搜索策略是自动聚焦的重要模块,直接影响聚焦的效果.为同时满足自动聚焦速度和精度上的要求,提出了一种新的自动聚焦算法.该算法综合了快速改进的灰度差分法和高精度小波变换法的优点,根据各阶段聚焦评价函数的梯度选择合适的评价函数和镜头移动步长,并且实现了从大步长快速粗扫到小步长精确细调的过渡.实验表明,与传统...     

基于对焦深度法的光学显微镜系统设计

针对传统显微镜采用手工对焦方式存在自动化程度低、对焦过程较慢且对操作者经验要求高的问题,提出一套基于对焦深度法的光学显微镜系统。结合基于图像处理自动对焦的显微镜通用结构,设计了一套由ARM开发板、触控液晶显示屏、Arduino UNO开发板、红外对管、工业数码显微镜及步进电机等组成的光学显微镜系统。结合触控液晶显示屏的特点,设计出结合不同大小的感兴趣区域对焦窗口选择方法,并在采用常见梯度函数作为图像清晰度评价函数及爬山搜索算法的基础上,提出容错改进方法。实验分别对不同的图像清晰度评价函数及对焦窗口大小进行了实时性、灵敏度及容错性能测试。结果表明,该系统具有较高的可靠性。     

应用于一体化摄像机的自动聚焦搜索算法研究

一体化摄像机的自动聚焦过程就是镜头按照自动聚焦搜索算法寻找图像清晰度评价函数最大值的过程,自动聚焦搜索算法对自动聚焦过程的实时性和准确率影响很大。为了解决现有算法在光源场景和无细节场景下聚焦失败的问题,提出了一种基于场景预测的聚焦搜索算法,该算法对成像场景进行智能分析、判断并分类,在不同的场景下采用不同的搜索策略,提高了自动聚焦搜索的稳定性和准确率。同时,针对现有算法在散焦区判断聚焦曲线峰值方向困难的问题,引入模糊度评价模型,该模型能够准确判断聚焦曲线峰值方向,分析实验数据发现,新的算法在散焦区的聚焦速度提升了24.3%。实验证明,新的算法在基于海思Hi3518A处理器搭建的一体化摄像机成像系统中具有很高的应用价值。     

基于图像边缘能量的自动聚焦算法

聚焦过程中,不同离焦点其图像差异体现在高频能量上。利用Sobel算子边缘检测算法,提出了图像边缘能量清晰度评价函数。与方差法和梯度能量法相比,该评价函数具有更好的尖锐性,能够适应高精度聚焦的需要。通过改进爬山算法,充分利用爬山过程中的先验知识,提出了随机起点爬山算法。该算法能够减少爬山步数,可提高自动聚焦速度。     

基于大津法分割和局部最大梯度的自动聚焦算法

针对传统的聚焦评价函数在应用时出现的一些诸如稳定性和精度不足、易受噪声干扰等问题,提出一种基于大津法分割和局部最大梯度的自动聚焦算法。算法对前背景分割后的图像进行局部梯度计算,并统计非零系数和计算局部方差,利用二者变化特性设计一个新的清晰度评价指标以实现数字图像的自动聚焦。实验结果表明,算法具有高灵敏度、较好的稳定性和较强的抗噪能力。     

椭偏光学显微成像系统聚焦评价函数的研究

自动聚焦技术在椭偏光学显微成像系统中是一项关键的技术。利用几种常用聚焦评价函数作为研究手段研究了这一过程。实验中采用硅基底表面人血纤维蛋白膜层和多元蛋白质芯片样品作为研究对象,研究了几种函数在自动聚焦过程中函数值的变化,以及噪音、样品区域选择对聚焦效果的影响。实验验证托普拉斯评价函数和Sobel评价函数可以满足系统的要求;采用多幅图像平均的方法可以有效降低噪音．当平均次数达到9次以上．系统噪音的影响就可以被降至有效评价的程度;沿同一锐边,选择不同的调焦区域．对聚焦过程基本没有影响;利用评价函数在实验中确定了倾斜平面成像的最佳聚焦平面,并与理论像平面吻合。实验证明利用聚焦评价函数可以成功实现自动聚焦技术在椭偏光学显微成像系统中的应用。     

一种体视显微镜聚焦一致性的判定方法

针对立体显微图像在同一位置双目清晰度不同的问题,提出了一种体视显微镜聚焦一致的性判定方法。使用连通区域分割方法对不同深度标定板图像进行分割,提取圆点中心,选取清晰度评价区域;使用聚焦测度对不同深度图像进行清晰度评价,得到清晰度-深度关系曲线,利用曲线拟合求取曲线峰值得出深度信息;利用左右目圆点中心的三维坐标分别拟合出左右全聚焦平面,通过测量左右全聚焦平面夹角以及评价区域中左右目圆点中心距离来分析聚焦性。结果表明,能够有效地判定体视显微镜聚焦的一致性。     

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.     

光学显微镜自动聚焦取窗方法研究

针对全自动光学显微镜系统中,传统聚焦窗口选择方法易受图像内容分布、杂质、噪声等因素干扰的问题,提出一种根据内容像素变化量选择聚焦窗口的方法。该方法将灰度差像素数量与边缘像素数量加权作为内容像素数量,据此衡量失焦模糊状态下子块内容含量并划分聚焦窗口,减少杂质与噪声对取窗过程的影响;用降采样后图像各子块内容含量估计原图像内容分布信息,降低图像滤波、梯度计算过程的计算量;使用局部标准差与锐利边缘像素数量联合检测焦平面图像的失焦模糊区域,有效排除玻片杂质造成的焦平面误判。与传统的显微镜自动聚焦取窗方法相比,对内容丰富程度和分布状况不同的显微图像序列,该方法均能获取有效的聚焦窗口,像素梯度均值更高,所得的评价曲线局部极值极少,尖锐性好,因此该方法的成功率高,鲁棒性更强。     

基于人工鱼群优化分块的多聚焦图像融合

在多聚焦图像的融合过程中,对源图像采用固定大小的分块会导致融合后的图像存在块效应、边缘模糊甚至聚焦错误。为了克服此问题,提出了一种新的基于人工鱼群优化分块的多聚焦图像融合方法。首先,将源图像分解成互不重叠的方块,利用聚焦准则选取清晰度高的方块,将已选择的方块合并重构成初始融合图像。然后,利用改进的人工鱼群优化算法,根据一定的适应度值,寻找最优大小的分块方式,获得更优的融合图像。该方法与基于空域、频域及其他优化算法的融合方法进行了多个实验比较,结果表明,该方法获得的融合图像具有较好的客观质量和主观视觉感觉。     

同轴数字全息用于血吸虫尾蚴检测研究

由于水的表面易出现抖动或波动情况,而传统的显微镜成像需要精确的光学焦聚过程,因此不适于观察漂浮于水表面的血吸虫尾蚴.本文论述了用同轴数字全息检测血吸虫尾蚴的基本原理.通过对再现像进行小波分析发现,偏离焦点时的小波变换高频系数的幅值比聚焦时要小得多.针对这一特点,本文对小波变换清晰度评价函数进行了改进,将原来利用高频系数之和改为利用聚焦窗口中高频系数的最大幅值为清晰度评价依据.在模拟实验结果中清晰度评价函数极大值出现在再现距离与记录距离相等处,说明了该算法的准确性.建立了用于血吸虫尾蚴检测的实验装置,可方便获取普通显微图像及数字全息图.实验结果表明,本文提出的算法能实现实际情况下的数字全息自动聚焦,其再现像的分辨率与装有1倍显微镜头的数码显微镜分辨率相当,足以清晰地分辨出血吸虫尾蚴的尾部分叉特征.利用同轴数字全息技术可在水面与图像传感器之间的距离不确定的情况下实现对血吸虫尾蚴的检测.