基于图像分析的SEM显微视觉自动聚焦技术研究

为了快速准确地获取清晰的SEM显微图像,提出了一种基于图像分析的SEM显微视觉自动聚焦技术.该技术采用了两级清晰度评价函数的自动聚焦策略,首先利用基于灰度差分的评价函数对图像进行分析评价,然后以大步距遍历搜索函数峰值,直至第一次经过峰值;接着,再利用基于DCT(d[iscrete cosine transformation)变换的评价函数来分析评价图像之后,以小步距进行局部搜索,直至搜索到清晰的SEM显微图像,完成SEM的自动聚焦.实验证明,该技术准确有效,具有较强的鲁棒性和实时性.     

一种新的清晰度评价算法

高效、准确的图像清晰度评价是实现基于分块的多聚焦图像融合的关键.在分析了图像清晰度影响因素和现有图像清晰度评价方法优缺点的基础上,提出了一种改进的应用平均梯度函数的清晰度评价,建立了评价清晰度函数的数学模型,并对不同聚焦图像进行实验和仿真,比较了各种评价函数.结果表明,该方法具有独立性好、精确度高、对比度明显等优点,能够应用于实际的图像清晰度评价和多聚焦融合中,具有较高的实用性和可靠性.     

基于熵的自动聚焦图像清晰度评价函数仿真分析

基于图像处理的自动聚焦方法,图像清晰度评价函数的选择很重要。图像熵函数作为清晰度评价函数在不同文献中有一些形式上的变化,且关于聚焦图像评价值对应函数极大值还是极小值的论断不统一。本文详细整理了自动聚焦系统中图像信息熵的不同形式,比较分析它们的物理意义、数学原理,采用灰度图像,重点考虑离焦造成的图像模糊失真,在Matlab平台下仿真分析,得出的结论对具体自动聚焦系统设计时熵函数数学公式的选用和修正提供参考。     

基于小波频带划分及HVS特性的图像清晰度评价

清晰度是视频图像质量评价的重要指标,是实现数字成像设备自动聚焦的关键,提出了一种基于小波频带划分及HVS特性的清晰度评价方法,对图像进行二维多级小波分解,采用各频段对应的CSF函数权值和高频分量占图像能量的大小作为图像清晰度评价标准。实验结果表明,提出的方法具有较好的单峰性、敏感性、抗噪性及视觉相关性。     

基于高清网络摄像机的自动聚焦算法研究

自动聚焦技术目前广泛应用于显微镜、监控摄像机、手机等设备中,是图像获取中的一项关键技术。与传统聚焦技术相比,基于数字图像处理的自动聚焦能通过软件对图像清晰度的评判,减少硬件的数量,使设备小型化。目前的图像清晰度评价函数不能满足精度和速度的要求,根据模糊控制理论,文章提出了改进的极点搜索算法,可以优化自动聚焦的精度和速度的协调问题。     

基于DCT零系数和局部标准差的自动聚焦算法

聚焦评价函数的设计与选取是显微镜自动聚焦的核心问题之一,光照变化引起函数曲线失去理想特性,传统的聚焦评价函数无法克服这一问题。为了解决此问题,提出一种结合频域离散余弦变换（DCT）零系数和空域局部标准差的自动聚焦算法。通过计算图像子块的DCT高频零系数个数和局部标准差,利用两者相反的作用效果进行除法运算,并采用平方运算加大该算法的清晰度比率,在不同光照条件下,与几种传统的聚焦评价函数进行聚焦对比实验,验证了该算法的适用性,并对聚焦评价函数使用定量指标进行性能评估。结果表明,该算法在低照度的条件下还能保持良好的曲线特性,并且具有较强的抗噪性、灵敏度和稳定性。     

采用加权最小二乘准则的影像仪自动对焦方法

针对影像测量领域中自动对焦方法存在的对焦准确性不高、对焦过程复杂等问题,提出了一种采用加权最小二乘准则的自动对焦方法.首先,根据不同种类图像清晰度评价函数的评价特性,选定对焦过程中所用的图像清晰度评价函数.其次,在图像清晰度评价函数的基础上进行两阶段对焦,即粗对焦阶段与精对焦阶段.然后,分析了加权最小二乘准则中加权系数的确定原则并给出了其具体确定方法.最后,对精对焦阶段所得清晰度评价值进行归一化处理,采用加权最小二乘准则进行高斯曲线拟合求取极值,极值位置即最终正焦平面.实验结果表明:在步距为0.1mm的条件下,该方法与现有的洛伦兹(Lorent)、Gauss拟合方法相比,对焦误差由0.05 mm降低到0.02 mm,有效地提高了现有曲线拟合法的对焦准确性.     

采用光流估计的数字相机自动对焦算法

自动对焦技术对于数字相机至关重要，它是获取清晰图像的重要手段。针对复杂环境下多目标场景图像，提出了一种基于光流场估计的自动对焦算法。通过计算输入图像序列的光流场，对场景中的运动目标进行检测，根据目标运动属性准确判断出感兴趣目标。改进了Brenner清晰度评价方法，利用目标的二维边缘梯度信息建立评价函数，并且通过非线性增益提高评价函数的灵敏度，减小了噪声对评价值的影响。实验证明，该算法能够在主辅目标景深比达50倍的情况下分辨出感兴趣主目标，并在方差为0.02的随机噪声干扰下能有效地评价图像的清晰度；此算法将Brenner等评价函数的峰值稳定余量提高了1至4倍，对于不同图像具有良好的鲁棒性，易于硬件实现。     

基于高频方差熵清晰度评价函数的聚焦三维测量方法

图像清晰度评价函数是聚焦恢复深度法（Depth from Focus, DFF）实现三维形貌测量的核心,直接决定了深度方向的测量精度。文中提出了一种基于高频方差熵的图像清晰度评价函数,与常用函数对比了清晰度比率、灵敏度因子两个定量指标,结果表明所提函数优于常用函数。通过对所提函数获得的清晰度评价曲线进行高斯曲线拟合,实现了深度方向聚焦位置的精确计算。对文中方法开展了聚焦重复性与标准台阶高度测量测试,重复性聚焦实验的测量标准差为2.82 μm,台阶高度测量标准差为12 μm,验证了文中方法用于高精度非接触三维测量的可行性。     

一体化摄像机变焦控制系统的设计

研究了一体化摄像机光学镜头中变倍电机和聚焦电机的控制原理,实现了步进电机初始位置检测、图像变倍时变倍电机与聚焦电机的配合驱动.为了适应不同物距的变倍跟踪,提出了一种改进的灰度差分自动聚焦算法,计算当前图像的聚焦函数值并采用爬山搜索策略实现了图像的自动聚焦.整个系统采用VHDL实现,并在Xilinx Virtex-5 FPGA开发板上验证.     

红外成像自动调焦中动目标对焦窗口选择研究

红外成像自动调焦评价函数的计算耗时较多,对自动调焦的实时性有很大的影响。选择整幅图像中最重要的目标 区域作为自动调焦评价对象,可有效解决传统的对焦窗口选择方法不适合动目标的问题,并可在保证调焦精度的同时有效降低系 统的计算量和大大改善自动调焦的效率。为了快速有效地找到该区域,提出了基于模板匹配、可使对焦窗口缩小并锁定在目标区域 的动目标对焦窗口选择方法。实验结果表明,该方法具有运算复杂度低、针对性强等优点,且其调焦特性曲线的灵敏度也较高。     

激光扫描共聚焦显微镜自动对焦研究

目的：针对激光扫描共聚焦显微镜在二维平面扫描样本时不能自动准确定位焦平面的不足,提出一种基于全自动光学显微镜自动聚焦原理的数字图像处理算法解决这个问题。方法：利用激光扫描共聚焦最微镜获得具有一定厚度的显微样本不同焦距下序型固傻,首先应用灰度方差算子全局搜索进行粗聚焦,对粗聚焦得到的焦平面附近各一个扫描步距范围内的图像再利用基于Sobel梯度的熵函数进,行目标区域的精确聚焦,单向搜索以提高聚焦速度.结果：实验表明该方法对于无荧光标记的样本的均可以准确对焦,粗细两次聚焦可以提高自动对焦的精度,基于Sobel梯度的熵函数对于图像边缘敏感,比以往的空域自动对焦方法更符合生物显微样本对焦精确度高的需求。     

同轴数字全息自动聚焦与再现像的融合

由于数字全息采用相干光成像,当再现距离偏离焦点时,再现像的边缘会出现振荡现象,采用传统的清晰度评价函数不能准确实现自动聚焦。通过对再现像进行小波分析可以发现,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,对拉普拉斯算子和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。为便于同时观察到数字全息三维空间内的目标,还提出了将不同层面上的再现像进行融合的算法。进行了模拟数字全息自动聚焦及再现像融合实验和用数字全息观察生物标本的实验。实验结果表明,改进后的清晰度评价函数可以准确实现数字全息的自动聚焦;提出的融合算法可以将数字全息再现后得到的一系列再现像融合到一幅图片中。     

严重离焦状态下的自动聚焦实现

自动聚焦是成像自动化的重要组成部分之一.为了提高聚焦精度、减少聚焦时间,提出了一种图像模糊度和清晰度相结合的自动聚焦算法.在严重离焦的状态下,首先计算图像的模糊度来确定聚焦电机的正确搜索方向,再由图像的清晰度结合优化爬山算法,确定准确的对焦位置.结果表明,这种方法能很好地减少聚焦时间,聚焦准确度高.     

Automatic panorama with auto-focusing based on image fusion for microscopic imaging system

It is usually desirable from a microscope imaging system to have an efficient auto-focusing and to maintain imaging quality throughout microscopy screening restricted automatically by the specimen borders. This paper presents a novel image fusion-based auto-focusing method and an automatic panorama confined with surroundings of the specimen so as to minimize the auto-scanning time for microscope imaging system. Multi-focus color image fusion is proposed to achieve the auto-focusing task for microscopic imaging. An image sequence is captured by using a microscope eyepiece camera with moving the microscope stage along Z-axis. Several images around a reference image are used to achieve in-focus image, instead of selecting a single image from the sequence. The reference image is an image given highest focus measurement value within the image sequence. Moreover, various evaluation criteria are utilized to analyze the performance of the proposed auto-focus approach on different color models for microscopic imaging. Microscope stage position along the Z-axis is automatically adjusted by image processing-based feedback system to maintain focus during scanning process. In this screening, the in-focus images with overlapped areas on the X–Y axes are stitched together to produce a mosaic image without any seams. In this process, the screening area is automatically constrained with the specimen regions which occupy 20–40 % of the glass surface. An artificial neural network-based learning algorithm is implemented to decide whether the specimen regions are within microscope objective field of view or not. The experimental studies of the proposed method were achieved on an image data set collected from the bright-field microscopy screening for Mycobacterium tuberculosis in specimen of Ziehl–Neelsen-stained sputum smears.     

基于Roberts梯度的自动聚焦算法

如何快速有效地实现聚焦一直是图像测量中的焦点,其中图像自动聚焦评价函数的选择是关键问题。在比较、研究图像聚焦评价函数和边缘检测的基础上,提出了将Roberts梯度算子作为聚焦评价函数引入自动聚焦之中。同时为了消除噪声的影响,仔细研究闽值问题,并引入了一个闽值参数。经过大量的仿真实验,画出了几种自动聚焦算法的聚焦图形,并进行了详细的比较分析。结果表明,引入参数的Roberts算子具有无偏性好、单峰性强、灵敏度高等特点,该算子比其他评价函数更为准确、稳定、可靠。     

热成像系统自适应自动对焦算法

为了实现不同环境下热成像系统的准确对焦,本文针对现有自动对焦算法存在的问题开展研究,提出了一种热成像系统自适应自动对焦算法。通过对比实验系统采集图像的梯度算子评价函数曲线,确定最优最大梯度和清晰度评价函数,并以某一复杂场景为例,说明了最佳对焦位置搜索、对焦窗口选择和图像清晰度评价的具体实现方案。对多个复杂场景的自动对焦实验表明,本文提出的热成像系统自适应自动对焦算法能够有效解决复杂场景目标的准确对焦问题。     

离轴菲涅尔全息图的数字再现

分析了离轴菲涅尔全息网的数字再现过程中照明光的角度参数对再现像质量的影响,提出了通过分析全息图的空间频谱结构自动提取最佳照明光方向参数的方法,进而应用MATLAB实现了数字离轴菲涅尔全息图的自动再现,其中参考光的角度参数是通过分析全息图的空间频谱结构自动提取的,数字再现像面的精确定位则可以通过自动聚焦算法来实现,并利用数字全息记录和再现过程中得到的物距参数准确标定了图像传感器的像素尺寸,给出了有关理论分析及实验结果。