[发明专利]基于人工鱼群算法的显微镜自动对焦窗口选择方法

摘要

本发明涉及一种基于人工鱼群算法的显微镜自动对焦窗口选择方法，以整幅图像中细节最丰富的区域作为对焦窗口的选取依据，利用人工鱼群算法在整幅图上进行搜索，保证调焦精度的同时，有效改善效率。将显微镜自动对焦的图像信息映射到人工鱼群算法中，初始化参数；初始化公告板；引入动态权衡因子策略；更新人工鱼状态；重置初始化参数；检查终止条件。对图像采用了二值化处理，不仅保留了原图的信息，还大大减少了处理的数据量；引入动态权衡因子，实时调整人工鱼的步长及视野，提高算法效率；针对人工鱼群算法局部优值的问题，每次迭代后，根据所求最优解重置初始参数，有效增强了对焦的实时性，并保证了较高的收敛速度和算法精度。

主权项

1.一种基于人工鱼群算法的显微镜自动对焦窗口选择方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1)将显微镜自动对焦的图像信息映射到人工鱼群算法中，定义人工鱼群规模X＝{x1，x2，...，xi，...xn}，其中，X对应整幅图像，xi为欲求寻优个体的变量，对应于人工鱼的位置，i＝1，…，n；初始化工鱼群算法参数：人工鱼群规模X，每条人工鱼xi的初始位置；人工鱼视野范围Visual；人工鱼可移动步长Step；拥挤度因子δ；人工鱼搜索的最大尝试次数Try_number；当前迭代次数k；最大迭代次数kmax；2)计算每条人工鱼的食物浓度并初始化公告板：将个体鱼群的图像转换为二值图像，根据二值图像计算人工鱼的对焦评价函数的值Y＝f(x)，即目前人工鱼的食物浓度或称适应度值；在算法中设立公告板，存储最优解状态。初始化公告板是指，将上述所得的所有人工鱼比较得最优值，并赋予公告板；3)引入动态权衡因子策略：对视野Visual和步长Step根据迭代次数实时调整，提高算法的前期搜索能力和后期收敛能力，调整如公式(1)和(2)所示：Step＝Step‑Step×α； (1)Visual＝Visual‑Visual×α； (2)其中，α为动态权衡因子，4)对每条人工鱼通过觅食、聚群、追尾和随机行为更新自己的位置，所有人工鱼都更新后，则生成新鱼群，完成一次迭代，选出更新后鱼群的最优解个体，与公告板进行比较，若优于公告板则取代公告板原状态，此时，公告板获得目前能搜索到全局适应度函数最大值；5)二次初始化参数：每次迭代结束后，根据公告板中的当前最优解的位置，重置初始人工鱼群算法的最佳参数：人工鱼群规模X、对应的每条人工鱼xi的位置、最大迭代次数kmax；避开局部最优值；6)检查终止条件：如迭代次数k≥kmax，则算法迭代结束，输出公告板中的最优解(xbest，ybest)，按照得到的最佳对焦位置选取窗口，完成自动对焦中窗口选择部分，若不满足终止条件，则将k+1赋值给k，并返回执行步骤3)。