基于焦平面估計(jì)的顯微鏡快速聚焦方法
發(fā)布時間:2021-04-04 05:13
隨著圖像技術(shù)日趨成熟與發(fā)展,自動顯微鏡技術(shù)帶來的便捷已經(jīng)受到各行各業(yè)的認(rèn)可。在觀察微觀世界的任務(wù)中,顯微鏡自動聚焦技術(shù)通過使用圖像算法和搜索策略,為工作者省去對焦和移動視野等重復(fù)且繁雜的工作。但在顯微鏡自動聚焦和掃描過程中仍存在效率問題。首先,顯微鏡相機(jī)拍攝的圖像分辨率已經(jīng)超過百萬,且2K圖像漸漸成為主流,圖像本身計(jì)算量較大,導(dǎo)致清晰度評價算法效率低,影響聚焦效率。其次,顯微鏡成像易受到光照環(huán)境的影響,光照輕微的變化導(dǎo)致現(xiàn)有清晰度評價函數(shù)曲線不單調(diào),從而影響聚焦算法準(zhǔn)確性;現(xiàn)有清晰度評價函數(shù)無法滿足較高計(jì)算效率的同時自適應(yīng)光照強(qiáng)度。最后,需要圖像數(shù)字化的任務(wù)量不斷增加,現(xiàn)有焦點(diǎn)搜索策略以及掃描效率仍存在較大提升空間,效率低的焦點(diǎn)搜索策略和掃描策略會產(chǎn)生過多的搜索次數(shù),影響聚焦和掃描性能。為了提高顯微鏡自動聚焦的效率,本文從清晰度評價函數(shù)、焦點(diǎn)搜索、多視野掃描三個方面提升聚焦效率。具體內(nèi)容如下:1.提出自適應(yīng)光照強(qiáng)度的顯微鏡快速聚焦方法。該方法在提升計(jì)算效率方面提出自適應(yīng)內(nèi)容位置的加窗法,可以在聚焦內(nèi)容分布密集的位置加窗,減小清晰度評價函數(shù)計(jì)算量。在清晰度評價函數(shù)方面提出自適應(yīng)光照強(qiáng)度的...
【文章來源】:哈爾濱理工大學(xué)黑龍江省
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
DNA倍體自動分析系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
哈爾濱理工大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-12-計(jì)算機(jī)硬件配置:CPU:i5-4460s,內(nèi)存:8G,USB3.0接口。計(jì)算機(jī)軟件環(huán)境:操作系統(tǒng):windows7,開發(fā)環(huán)境:VS2013,開發(fā)語言:C++。圖2-5DNA倍體自動分析系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.2-5StructureofDNAploidyanalysissystem電動載物臺是在原始光學(xué)顯微鏡上添加三個步進(jìn)電機(jī),使得載物臺可以在水平方向以及目鏡方向運(yùn)動,達(dá)到變換視野和控制改變焦距的目的,如圖2-6所示:圖2-6DNA倍體自動分析系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.2-6StructureofDNAploidyanalysissystem
哈爾濱理工大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-18-3.3.2自適應(yīng)光照強(qiáng)度的清晰度評價函數(shù)由LGV算法可知,通過統(tǒng)計(jì)低灰度值的個數(shù)評價圖像的清晰度,此閾值為固定閾值,當(dāng)灰度直方圖發(fā)生偏移,此閾值失效將導(dǎo)致聚焦失敗。如圖3-3所示,為光照強(qiáng)度不同的兩個環(huán)境下,對同一視野拍攝的兩幅圖像。其中圖(a)視野較亮,高灰度值個數(shù)較多,可以推斷其灰度直方圖分布在灰度值較高的區(qū)域。圖(b)視野較暗,低灰度值個數(shù)較少,可以推斷其灰度直方圖分布在灰度值較低的區(qū)域。圖3-4為這兩幅圖像的灰度直方圖。a)較亮圖像b)較暗圖像a)Brighterimageb)Darkerimage圖3-3同一視野不同光照強(qiáng)度圖像Fig.3-3Imageswithdifferentlightintensitiesinthesamefieldofview圖3-4同一視野不同光照強(qiáng)度灰度直方圖Fig.3-4Grayscalehistogramsofdifferentlightintensitiesinthesamefield
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一種顯微鏡自動聚焦算法[J]. 梁隆愷,趙晶,何勇軍. 哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(02)
[2]基于分?jǐn)?shù)階梯度算子的圖像匹配算法[J]. 付萬程,達(dá)飛鵬,黃源. 圖學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)
[3]基于函數(shù)變化率的變閾值變步長自動聚焦方法[J]. 張勁峰,張繼業(yè). 計(jì)算機(jī)工程. 2016(07)
[4]一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動對焦算法[J]. 賈海彥,趙山山,張紅民. 微型機(jī)與應(yīng)用. 2016(10)
[5]改進(jìn)的Roberts圖像邊緣檢測算法[J]. 王方超,張旻,宮麗美. 探測與控制學(xué)報(bào). 2016(02)
[6]顯微視覺系統(tǒng)中自動聚焦算法的研究[J]. 李惠光,李敏,邵暖,李國友. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2016(14)
[7]融合梯度信息與HVS濾波器的無參考清晰度評價[J]. 應(yīng)凌楷,李子印,張聰聰. 中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2015(11)
[8]一種改進(jìn)的Sobel算子圖像清晰度評價函數(shù)[J]. 錢青,臧冬菊. 計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2015(10)
[9]簡單圖像的快速聚焦[J]. 陳芳,張存繼,韓延祥,史金飛. 光學(xué)精密工程. 2014(01)
[10]基于雙目視覺的工件尺寸在機(jī)三維測量[J]. 全燕鳴,黎淑梅,麥青群. 光學(xué)精密工程. 2013(04)
碩士論文
[1]機(jī)載光電平臺可見光攝像機(jī)自動調(diào)焦技術(shù)研究[D]. 趙志彬.中國科學(xué)院研究生院(長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所) 2010
本文編號:3117793
【文章來源】:哈爾濱理工大學(xué)黑龍江省
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
DNA倍體自動分析系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
哈爾濱理工大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-12-計(jì)算機(jī)硬件配置:CPU:i5-4460s,內(nèi)存:8G,USB3.0接口。計(jì)算機(jī)軟件環(huán)境:操作系統(tǒng):windows7,開發(fā)環(huán)境:VS2013,開發(fā)語言:C++。圖2-5DNA倍體自動分析系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.2-5StructureofDNAploidyanalysissystem電動載物臺是在原始光學(xué)顯微鏡上添加三個步進(jìn)電機(jī),使得載物臺可以在水平方向以及目鏡方向運(yùn)動,達(dá)到變換視野和控制改變焦距的目的,如圖2-6所示:圖2-6DNA倍體自動分析系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.2-6StructureofDNAploidyanalysissystem
哈爾濱理工大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-18-3.3.2自適應(yīng)光照強(qiáng)度的清晰度評價函數(shù)由LGV算法可知,通過統(tǒng)計(jì)低灰度值的個數(shù)評價圖像的清晰度,此閾值為固定閾值,當(dāng)灰度直方圖發(fā)生偏移,此閾值失效將導(dǎo)致聚焦失敗。如圖3-3所示,為光照強(qiáng)度不同的兩個環(huán)境下,對同一視野拍攝的兩幅圖像。其中圖(a)視野較亮,高灰度值個數(shù)較多,可以推斷其灰度直方圖分布在灰度值較高的區(qū)域。圖(b)視野較暗,低灰度值個數(shù)較少,可以推斷其灰度直方圖分布在灰度值較低的區(qū)域。圖3-4為這兩幅圖像的灰度直方圖。a)較亮圖像b)較暗圖像a)Brighterimageb)Darkerimage圖3-3同一視野不同光照強(qiáng)度圖像Fig.3-3Imageswithdifferentlightintensitiesinthesamefieldofview圖3-4同一視野不同光照強(qiáng)度灰度直方圖Fig.3-4Grayscalehistogramsofdifferentlightintensitiesinthesamefield
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一種顯微鏡自動聚焦算法[J]. 梁隆愷,趙晶,何勇軍. 哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(02)
[2]基于分?jǐn)?shù)階梯度算子的圖像匹配算法[J]. 付萬程,達(dá)飛鵬,黃源. 圖學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)
[3]基于函數(shù)變化率的變閾值變步長自動聚焦方法[J]. 張勁峰,張繼業(yè). 計(jì)算機(jī)工程. 2016(07)
[4]一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動對焦算法[J]. 賈海彥,趙山山,張紅民. 微型機(jī)與應(yīng)用. 2016(10)
[5]改進(jìn)的Roberts圖像邊緣檢測算法[J]. 王方超,張旻,宮麗美. 探測與控制學(xué)報(bào). 2016(02)
[6]顯微視覺系統(tǒng)中自動聚焦算法的研究[J]. 李惠光,李敏,邵暖,李國友. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2016(14)
[7]融合梯度信息與HVS濾波器的無參考清晰度評價[J]. 應(yīng)凌楷,李子印,張聰聰. 中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2015(11)
[8]一種改進(jìn)的Sobel算子圖像清晰度評價函數(shù)[J]. 錢青,臧冬菊. 計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2015(10)
[9]簡單圖像的快速聚焦[J]. 陳芳,張存繼,韓延祥,史金飛. 光學(xué)精密工程. 2014(01)
[10]基于雙目視覺的工件尺寸在機(jī)三維測量[J]. 全燕鳴,黎淑梅,麥青群. 光學(xué)精密工程. 2013(04)
碩士論文
[1]機(jī)載光電平臺可見光攝像機(jī)自動調(diào)焦技術(shù)研究[D]. 趙志彬.中國科學(xué)院研究生院(長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所) 2010
本文編號:3117793
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