[发明专利]一种基于新聚焦评价函数的通用性强的全息图自动重建方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种实现全息图自动操作的方法，具体地说是利用图像的细节特征建立聚焦评价函数，然后通过对聚焦评价函数的性能的分析做出适当的决断策略，最后通过智能选择搜索步长的方法对全息图进行自动重建，其中聚焦函数是这一目标的关键技术之一。该方法能够实现对水下全息图较为准确和实时地自动重建。 

背景技术

数字全息成像技术，相比其它成像技术，能够非破坏地和非侵入地记录样本，实现真实世界的三维空间重建等。随着计算机和CCD技术的发展，光学全息技术和数字全息技术在研究海洋浮游动物及其它海底粒子的实时分析、鉴定和空间分布及其它水下应用中占据越来越重要的地位。而精确自动聚焦(即自动确定重建距离，FD，Focus Distance)是数字全息技术中实现自动重建的关键技术之一。FD是指目标所在光场到CCD记录光场的光径长度，重建目标只有在其重建距离才会清晰，否则，重建像会严重退化，出现离焦现象。因此为了重建清晰目标，必须精确判定目标FD。 

判定FD的关键是寻找合适的聚焦评价函数(又称清晰度评价函数，FCF，Focus criterion Function)。FCF是根据目标的某种特性，例如边缘锐度，统计特性等，随FD的变化情况建立起来的一种聚焦判据准则。现有的FCF主要分为两大类：空域法，例如基于边缘锐度的梯度方法，基于统计特性的灰度方差法，自相关函数法，图像信息熵法等；频域法，利用了细节的频域特性基于统计特性的灰度方差法，自相关函数法，图像信息熵法等；频域法，利用了细节的频域特性，例如傅里叶变换法，小波法，稀疏菲涅耳类小波法，余弦变换法^[等。频域法灵敏度和单峰性较好，但对于角谱法重建，这类FCF比较费时，对实现实时性不利。例如傅里叶变换法，小波法，稀疏菲涅耳类小波法，余弦变换法等。频域法灵敏度和单峰性较好，但对于角谱法重建，这类FCF比较费时，对实现实时性不利。 

本专利提到的实现全息图自动重建的方法，是将反应细节信息的局部方差分布的某个性能值作为聚焦评价函数，对重建像的清晰度进行描述，然后再将聚焦评价函数的某个特征作为决断策略，聚焦评价函数是实现自动聚焦和实时重建的核心技术，它决定着自动重建的成败，本专利选择者局部方差的标准差作为聚焦评价函数，不仅具有很强的抗噪能力，同时还提高了运算效率，保证了自动重建的准确和实时实现。决断策略在本专利中选择聚焦评价函数的极大值作为最佳重建像对应重建距离的反应，这样确保了自动重建的完成。智能化选择步长直接指向聚焦函数的极大值，大大减少了重建次数，保证了自动重建的实时性。 

发明内容

本发明的目的在于提供一种通用性比较强的自动重建全息图的方法：一种全息图自动重建方法。 

本发明主要研究内容如下： 

1、聚焦评价函数：又叫清晰度评价函数，是估计海洋生物全息图聚焦距离的核心技术之一，它决定着是否能自动完成重建的成败。 

聚焦评价函数具体实现步骤如下： 

①计算图像的局部标准差分布，分布计算公式如(1)所示：