[发明专利]基于图像处理的显微镜快速自动聚焦方法

说明书

技术领域

本发明涉及显微镜自动聚焦技术领域，尤其是一种基于图像处理的显微 镜快速自动聚焦方法。

背景技术

传统的显微镜聚焦方法是采用人工手动调节的方式，这种方法完全依赖 于人的肉眼观察和手动调节，聚焦效率非常低。近年来基于图像处理技术的 自动聚焦方法逐渐应用到显微镜聚焦过程中，但是目前这些方法还存在聚焦 速度慢、容易陷入局部极值，聚焦精度不高的问题。

自动聚焦是全自动图像获取中的一项关键技术，广泛应用于数码像机、 显微照相、精细加工、光测设备、机器人视觉导航等领域。自动聚焦根据其 聚焦原理可分为主动式聚焦和被动式聚焦两种。主动式聚焦大多是基于测距 原理的，由于这种方法需要额外的测距设备，因此采用这种方法的设备一般 体积较大，价格较高。被动式聚焦仅利用已获取的序列数字图像分析当前系 统的聚焦状态，并按照一定的搜索策略控制电机反复调节镜头参数，直到获 取最清晰的图像。这种方式不依赖于任何测距设备，完全以数字图像处理与 分析技术为基础，更利于系统的集成化和微型化，并能大大降低系统成本， 因此在数字相机和各种仪器设备中得到广泛应用。

被动式自动聚焦主要涉及两个关键问题：一个是聚焦评价函数，一个是 极值搜索策略，目前对聚焦评价函数的研究比较多，而在极值搜索策略方面 还有很多问题没有得到很好解决。

目前已提出的极值搜索策略很多，其中应用最广泛的是爬山算法(CMS)， 其原理如图1所示，首先，设定一个初始位置P₀并计算该位置的聚焦评价函 数值F(P₀)，然后任意选择一个方向(比如选择向右)运动一定的步长S到达 位置P₁并计算该位置的聚焦评价函数值F(P₁)，比较F(P₀)与F(P₁)的大小，若 F(P₀)＜F(P₁)，则保持方向不变继续搜索直至F(P₀)＞F(P₁)，接下来进行反向搜 索，搜索过程跟正向搜索过程一样，不过步长要小于正向搜索步长，一般取 正向步长的一半或更小，如此反复直至在满足一定精度要求的情况下搜索到 最大值，此位置即为最佳聚焦位置。CMS算法性能比较稳定，搜索精度较高， 但是存在一个很大问题：搜索步数过多，算法非常耗时！尤其是当搜索“越 顶”后返回步长的确定没有一个确定的数值标准，非常随意，在很多情况下 返回步长的大小对算法的稳定性和实时性有很大的影响，步长太小导致搜索 步数过多、系统实时性将大大下降，步长太大又会导致过度“越顶”，过度“越 顶”后又必须重新返回，这也会极大影响系统整体性能。

针对以上情况，很多学者提出了改进算法，比如基于斜率自适应步长搜 索算法、曲线拟合搜索算法等，但这些算法都存在抗噪性能差、适应性不广、 稳定性能不高等问题。比如基于斜率的变步长搜索算法，由于噪声影响导致 聚焦曲线存在很多局部极值，在这些局部极值处斜率跟步长的关系不复存在， 这样搜索难免失败，另外斜率本身是个相对概念，仅仅依靠前后两个聚焦函 数测度值是无法有效定义斜率的。曲线拟合搜索算法用一个数学函数来近似 聚焦评价函数曲线，这种算法在某些特殊情况下可以取得比较好的效果，但 是通用性非常差，这是由于聚焦评价函数跟图像内容是高度相关的，同一个 聚焦评价函数对不同的图像其形态不是完全一致的，有些情况下甚至相差很 大，因此无法用一个通用函数去拟合。

实际上，无论是经典的爬山算法还是很多改进算法都没有考虑实际系统 中机械运动对系统实时性能的影响。目前大多数自动聚焦系统都是用步进电 机驱动镜头或载物台进行最佳焦平面的搜索，而电机运动相对于图像处理来 说是非常耗时的，比如一副800*600的图像一般聚焦评价函数值的计算只需 几个毫秒即可完成，但电机运动相对而言则会耗大量的时间，一般为了减少 电机运动时间就从提高运动速度入手，但速度提高对于超短距离运动而言意 义不大，而且这种情况下电机的撞击也将非常严重。因此根本的解决办法就 是从搜索策略入手，寻找一种能用最少步数找到极大值的算法。通过分析爬 山算法我们发现步数的多少跟“越顶”后返回步长的大小密切相关，如果“越 顶”后算法能快速返回到极大值附近，那么系统的整体性能将得到根本性的 提升。

发明内容