CN108020903A - 自动聚焦方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及图像拍摄领域，提供了一种自动聚焦方法和系统。所述方法包括以下步骤：拍摄步骤，控制成像装置在不同聚焦位置对测序反应区域进行拍摄，获得多个测序图像；最佳聚焦位置获得步骤，利用磁珠识别阈值，分别识别出所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值，基于所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值确定最佳聚焦位置；聚焦步骤，移动成像装置至最佳聚焦位置。本发明的方法和系统能够快速高效的实现自动聚焦。

Description

自动聚焦方法和系统

技术领域

本发明涉及图像拍摄领域，更具体地说，涉及一种自动聚焦方法和系统。

背景技术

现有技术中，往往使拍摄模块以固定步长移动并对拍摄对象拍照，进而获得一系列不同焦距的图像，然后通过对这些图像的清晰度值分析获得清晰度最佳的图像，并定义该清晰度最佳的图像所对应的位置为最佳聚焦位置，然后使拍摄模块移动至最佳聚焦位置进行拍摄。但是，将上述方法应用至高通量基因测序领域时，测序图像的清晰度值判断方法比较复杂，效率较低。

因此，需要一种新的能够快速实现自动聚焦的方法和系统。

发明内容

本发明的目的在于提供一种自动聚焦方法和系统，旨在解决现有技术中的自动聚焦方法和系统比较复杂，效率较低的技术问题。

为了实现发明目的，一种自动聚焦方法，包括以下步骤：

拍摄步骤，控制成像装置在不同聚焦位置对测序反应区域进行拍摄，获得多个测序图像；

最佳聚焦位置获得步骤，利用磁珠识别阈值，分别识别出所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值，基于所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值确定最佳聚焦位置；

聚焦步骤，移动成像装置至最佳聚焦位置。

其中，所述最佳聚焦位置获得步骤，利用磁珠识别阈值，分别识别出所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值，分别计算所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值的和，得多个和值，定义在所述多个和值中，处于第一预设范围内的和值对应的测序图像所对应的聚焦位置为最佳聚焦位置。

其中，所述最佳聚焦位置获得步骤，利用磁珠识别阈值，分别识别出所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值，分别计算所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值的平均值，得多个平均值，定义在所述多个平均值中，处于第二预设范围内的平均值对应的测序图像所对应的聚焦位置为最佳聚焦位置。

其中，所述自动聚焦方法还包括用于分别获得所述多个测序图像的磁珠识别阈值的前置步骤，所述前置步骤包括以下步骤：

均值计算步骤，根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分别归类至磁珠像素点集和背景像素点集，然后计算磁珠像素点集的所有像素点信号值的平均值，得磁珠像素点均值，计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值；

更新步骤，令磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值为预设阈值，重复均值计算步骤一次；

像素点均值判断步骤，判断更新步骤所得任一像素点集的像素点均值与均值计算步骤所得相同像素点集的像素点均值的差值是否在预设区间内，若是，则进入磁珠识别阈值获得步骤；

磁珠识别阈值获得步骤，计算更新步骤所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

其中，所述像素点均值判断步骤，判断最新一次均值计算步骤所得任一像素点集的像素点均值与上一次均值计算步骤所得相同像素点集的像素点均值的差值是否在预设区间内，若是，则进入磁珠识别阈值获得步骤；若否，则进入更新步骤；

所述磁珠识别阈值获得步骤，计算最后一次更新步骤所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

其中，所述自动聚焦方法还包括用于分别获得所述多个测序图像的磁珠识别阈值的前置步骤，所述前置步骤包括以下步骤：

均值计算步骤，根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分别归类至磁珠像素点集和背景像素点集，然后计算磁珠像素点集的所有像素点信号值的平均值，得磁珠像素点均值，计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值；

更新步骤，令磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值为预设阈值，重复均值计算步骤一次；

重复步骤，重复更新步骤预设次数；

磁珠识别阈值获得步骤，计算最后一次更新步骤所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

其中，所述前置步骤还包括：

预设阈值获得步骤，对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序，然后计算排序后位于第一位置的像素点信号值和位于第二位置的像素点信号值的平均值作为预设阈值；或对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序，然后计算排序后位于第三预设范围内的像素点信号值的平均值，得第三预设范围像素点均值，计算排序后位于第四预设范围内的像素点信号值的平均值，得第四预设范围像素点均值，以第三预设范围像素点均值和第四预设范围像素点均值的平均值为预设阈值。

其中，所述前置步骤还包括：

验证步骤，验证均值计算步骤的结果，若均值计算步骤能够获得磁珠像素点均值和背景像素点均值，则进入更新步骤，否则，在进入预设阈值获得步骤获得预设阈值后，重新进入均值计算步骤；

预设阈值获得步骤，对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序，然后计算排序后位于第一位置的像素点信号值和位于第二位置的像素点信号值的平均值作为预设阈值；或对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序；然后计算排序后位于第三预设范围内的像素点信号值的平均值，得第三预设范围像素点均值，计算排序后位于第四预设范围内的像素点信号值的平均值，得第四预设范围像素点均值；以第三预设范围像素点均值和第四预设范围像素点均值的平均值为预设阈值。

其中，定义所述测序图像的第二区域中的所有像素点数量为M；所述排序为由大到小排列；所述第一位置为第a个像素点；所述第二位置为第b个像素点；所述第三预设范围为第1至c位；所述第四预设范围为第d位至M位；所述a=int（10%×M）；所述b=int（90%×M），所述c= int（15%×M）；所述d=int（85%×M）。

其中，所述第一区域为测序图像中的正中矩形区域。

其中，所述第二区域为测序图像中的正中矩形区域。

其中，所述第一区域、第二区域均为测序图像中相同的正中矩形区域。

其中，所述第一预设范围为最小的那个。

其中，所述第二预设范围为最小的那个。

其中，所述预设阈值在1000至2000之间。

其中，所述预设区间为-2至2。

其中，所述预设次数为15次。

其中，所述最佳聚焦位置获得步骤，包括：

磁珠面积获得步骤，利用磁珠识别阈值分别对所述多个测序图像的第一区域进行图像分割，然后采用区域识别方法分别识别出所述多个测序图像的第一区域中的所有磁珠的面积值。

其中，所述最佳聚焦位置获得步骤还包括：

筛选步骤，根据预设磁珠大小区间，分别对所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值进行筛选，得所述多个测序图像的第一区域筛选后的所有磁珠的面积值。

其中，所述预设磁珠大小区间为3至100个像素点。

其中，所述区域识别方法为利用四连通区域增长算法，采用递归的方式对分割图像进行区域搜索和标记。

为了更好地实现发明目的，本发明还提供了一种自动聚焦系统，包括：

拍摄模块，用于控制成像装置在不同聚焦位置对测序反应区域进行拍摄，获得多个测序图像；

最佳聚焦位置获得模块，用于利用磁珠识别阈值，分别识别出所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值，基于所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值确定最佳聚焦位置；

聚焦模块，用于移动成像装置至最佳聚焦位置。

其中，所述最佳聚焦位置获得模块，用于利用磁珠识别阈值，分别识别出所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值，分别计算所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值的和，得多个和值，定义在所述多个和值中，处于第一预设范围内的和值对应的测序图像所对应的聚焦位置为最佳聚焦位置。

其中，所述最佳聚焦位置获得模块，用于利用磁珠识别阈值，分别识别出所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值，分别计算所述多个测序图像的第一区域所有磁珠的面积值的平均值，得多个平均值，定义在所述多个平均值中，处于第二预设范围内的平均值对应的测序图像所对应的聚焦位置为最佳聚焦位置。

其中，所述自动聚焦系统还包括前置模块，用于分别获得所述多个测序图像的磁珠识别阈值；所述前置模块包括：

均值计算单元，用于根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分别归类至磁珠像素点集和背景像素点集，然后计算磁珠像素点集的所有像素点信号值的平均值，得磁珠像素点均值，计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值；

更新单元，用于令磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值为预设阈值，发出指令使均值计算单元工作；

像素点均值判断单元，用于判断更新单元所得任一像素点集的像素点均值与均值计算单元所得相同像素点集的像素点均值的差值是否在预设区间内，若是，则发出指令使磁珠识别阈值获得单元工作；

磁珠识别阈值获得单元，用于计算更新单元所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

其中，所述像素点均值判断单元，用于判断均值计算单元最新一次计算所得任一像素点集的像素点均值与均值计算单元上一次计算所得相同像素点集的像素点均值的差值是否在预设区间内，若是，则发出指令使磁珠识别阈值获得单元工作；若否，则发出指令，使更新单元开始工作；

所述磁珠识别阈值获得单元，用于计算更新单元最后一次所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

其中，所述自动聚焦系统还包括前置模块，用于分别获得所述多个测序图像的磁珠识别阈值；所述前置模块包括：

均值计算单元，用于根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分别归类至磁珠像素点集和背景像素点集，然后计算磁珠像素点集的所有像素点信号值的平均值，得磁珠像素点均值，计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值；

更新单元，用于令磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值为预设阈值，发出指令使均值计算单元工作；

重复单元，用于发出指令使更新单元重复工作预设次数；

磁珠识别阈值获得单元，用于计算更新单元最后一次所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

其中，所述前置模块还包括：

预设阈值获得单元，用于对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序，然后计算排序后位于第一位置的像素点信号值和位于第二位置的像素点信号值的平均值作为预设阈值；或用于对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序，然后计算排序后位于第三预设范围内的像素点信号值的平均值，得第三预设范围像素点均值，计算排序后位于第四预设范围内的像素点信号值的平均值，得第四预设范围像素点均值，以第三预设范围像素点均值和第四预设范围像素点均值的平均值为预设阈值。

其中，所述前置模块还包括：

验证单元，用于验证均值计算单元的工作结果，若均值计算单元能够获得磁珠像素点均值和背景像素点均值，则发出指令使更新单元开始工作，否则，发出指令使预设阈值获得模块开始工作；

预设阈值获得单元，用于对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序，然后计算排序后位于第一位置的像素点信号值和位于第二位置的像素点信号值的平均值作为预设阈值，发出指令使均值计算单元开始工作；或用于对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序；然后计算排序后位于第三预设范围内的像素点信号值的平均值，得第三预设范围像素点均值，计算排序后位于第四预设范围内的像素点信号值的平均值，得第四预设范围像素点均值；以第三预设范围像素点均值和第四预设范围像素点均值的平均值为预设阈值，发出指令使均值计算单元开始工作。

其中，定义所述测序图像的第二区域中的所有像素点数量为M；所述排序为由大到小排列；所述第一位置为第a个像素点；所述第二位置为第b个像素点；所述第三预设范围为第1至c位；所述第四预设范围为第d位至M位；所述a=int（10%×M）；所述b=int（90%×M），所述c= int（15%×M）；所述d=int（85%×M）。

其中，所述第一区域为测序图像中的正中矩形区域。

其中，所述第二区域为测序图像中的正中矩形区域。

其中，所述第一区域、第二区域均为测序图像中相同的正中矩形区域。

其中，所述第一预设范围为最小的那个。

其中，所述第二预设范围为最小的那个。

其中，所述预设阈值在1000至2000之间。

其中，所述预设区间为-2至2。

其中，所述预设次数为15次。

其中，所述最佳聚焦位置获得模块包括：

磁珠面积获得单元，用于利用磁珠识别阈值对所述多个测序图像的第一区域进行图像分割，然后采用区域识别方法分别识别出所述多个测序图像的第一区域中的所有磁珠的面积值。

其中，所述最佳聚焦位置获得模块还包括：

筛选单元，用于根据预设磁珠大小区间，分别对所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值进行筛选，得所述多个测序图像的第一区域筛选后的所有磁珠的面积值。

其中，所述预设磁珠大小区间为3至100个像素点。

其中，所述区域识别方法为利用四连通区域增长算法，采用递归的方式对分割图像进行区域搜索和标记。

由上可知，本发明在不同聚焦位置获得的多个测序图像，并分别获得所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值，进而根据获得的面积值确定最佳聚焦位置，本发明的方法和系统能够快速高效的实现自动聚焦。

附图说明

图1是本发明第一实施例中自动聚焦方法的方法流程图。

图2是本发明第二实施例中自动聚焦方法的最佳聚焦位置获得步骤的方法流程图。

图3是本发明第三实施例中自动聚焦方法的最佳聚焦位置获得步骤的方法流程图。

图4是利用非递归的方式对分割图像进行搜索和标记的原理示意图。

图5是本发明第四实施例中自动聚焦方法的前置步骤的方法流程图。

图6是本发明第五实施例中自动聚焦方法的前置步骤的方法流程图。

图7是本发明第六实施例中自动聚焦方法的前置步骤的方法流程图。

图8是本发明第七实施例中自动聚焦方法的前置步骤的方法流程图。

图9是本发明第八实施例中自动聚焦方法的前置步骤的方法流程图。

图10是本发明第九实施例的自动聚焦控制系统的示意图。

图11是本发明第十实施例的自动聚焦控制系统的最佳聚焦位置获得模块的示意图。

图12是本发明第十一实施例的自动聚焦控制系统的最佳聚焦位置获得模块的示意图。

图13是本发明第十二实施例的自动聚焦控制系统的前置模块示意图。

图14是本发明第十三实施例的自动聚焦控制系统的前置模块示意图。

图15是本发明第十四实施例的自动聚焦控制系统的前置模块示意图。

图16是本发明第十五实施例的自动聚焦控制系统的前置模块示意图。

图17是本发明第十六实施例的自动聚焦控制系统的前置模块示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。

本发明提出第一实施例。如图1所示，一种自动聚焦方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S01、拍摄步骤，控制成像装置在不同聚焦位置对测序反应区域进行拍摄，获得多个测序图像；

S02、最佳聚焦位置获得步骤，利用磁珠识别阈值，分别识别出所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值，基于所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值确定最佳聚焦位置；

S03、聚焦步骤，移动成像装置至最佳聚焦位置。

需要说明的是，所述测序图像为高通量基因测序仪对测序反应区域进行拍摄获得的图像，其可为明场图图像，也可为荧光图像；其可为彩色图像，也可为黑白图像。在本实施例中，所述测序图像为黑白荧光图像。在本发明中，所述最佳聚焦位置可为某一特定位置，例如15微米处；也可为某几个特定位置，例如：12.5微米、13微米、13.5微米；还可以是某一段特定位置区间，例如14微米至16微米之间；具体可根据对最佳聚焦位置的准确度要求而定。因此，在聚焦步骤，根据对最佳聚焦位置的准确度的要求的不同，可具体为：移动成像装置至最佳聚焦位置，所述最佳聚焦位置为某一特定位置；或移动成像装置至最佳聚焦位置中的任意一个特定位置，此时，所述最佳聚焦位置为某几个特定位置或某一段特定位置区间。

因为测序图像中正中矩形区域往往是拍摄效果最好的部分，也是后续数据分析处理的重要部分，在本实施例中，本实施例以测序图像中的正中的正方形区域为第一区域，所述第一区域面积为其所在测序图像的十六分之一，这既能够减少本发明的方法的计算量，提高效率，又能保证后续数据分析处理的效果。在本发明的替代实施例中，所述第一区域在测序图像中的位置和形状可根据需要进行设定，例如正中、上半部分的中心区域或右上角四分之一处；圆形区域、三角形区域或正多边形区域等等。当然，所述第一区域还可为所述测序图像的整个区域。

当成像装置处于最佳聚焦位置时，成像装置拍摄所得测序图像中的磁珠是最清晰的，通过磁珠识别所得磁珠面积最小；而当成像装置处于最佳聚焦位置附近时，成像装置拍摄所得测序图像中的磁珠的边缘会有些模糊，通过磁珠识别所得磁珠面积会变大。因此，可基于所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值确定最佳聚焦位置。

本实施例能够快速高效的实现自动聚焦。

针对最佳聚焦位置获得步骤，本发明在上述实施例的基础上，提出第二实施例，如图2所示，所述最佳聚焦位置获得步骤包括：

S11、磁珠面积获得步骤，利用磁珠识别阈值分别对所述多个测序图像的第一区域进行图像分割，然后采用区域识别方法分别识别出所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值；

S12、最佳聚焦位置判断步骤，基于所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值确定最佳聚焦位置。

本实施例能够快速、准确的获得测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值，适用于各种不同条件下获得的测序图像。

在第一实施例的基础上，本发明提出第三实施例，如图3所示，所述最佳聚焦位置获得步骤包括：

S21、磁珠面积获得步骤，利用磁珠识别阈值分别对所述多个测序图像的第一区域进行图像分割，然后采用区域识别方法分别识别出所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值；

S22、筛选步骤，根据预设磁珠大小区间，分别对所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值进行筛选，得所述多个测序图像的第一区域筛选后的所有磁珠的面积值；

S23、最佳聚焦位置判断步骤，基于所述多个测序图像的第一区域筛选后的所有磁珠的面积值确定最佳聚焦位置。

需要说明的是，所述预设磁珠大小区间可根据测序图中的磁珠所占像素点范围确定，并可视所需获得最佳聚焦位置的要求进行调整。在本实施例中，所述预设磁珠大小区间为3至100个像素点。在本发明的替代实施例中，所述预设磁珠大小区间还可为10至100个像素点、8至20个像素点、5至50个像素点。

本实施例能够去掉S21步骤所得结果中包含的面积过小的噪声点和面积过大的发光区域，提高后续最佳聚焦位置判断步骤的准确性。所述面积过大的发光区域对应的可能是一些杂质和/或相互粘连的磁珠。

需要说明的是，本发明中所述的区域识别方法可采用现有技术中的各种区域识别方法进行，无特殊要求。

在本发明的一个实施例中，所述区域识别方法为利用区域增长算法对分割图像进行区域搜索和标记。所述区域增长算法可为八连通区域增长算法，也可为四连通区域增长算法。优选四连通区域增长算法，能降低计算量，提高识别效率。

另外，所述区域增长算法既可采用递归的方式，也可采用非递归的方式，对分割图像进行区域搜索和标记。

因为测序图像中，可能存在磁珠粘连、气泡等较大的连续区域，若采用非递归的方式，对分割图像进行搜索和标记，对于同一个磁珠粘连或气泡等较大的连续区域，可能标记出多个区域，从而导致识别出的磁珠不够准确。如图4所示，一个大的连续区域10，可能被搜索和标记出11、12、13、14、15等5个区域；其中11、12、13、14大小相等，15稍小。虽然可通过筛选步骤，利用预设磁珠大小区间，对识别出的磁珠面积值进行筛选，提高得到的磁珠的准确性，但是，仍然有部分可能在筛选步骤被保留。为了避免这种情况，只能提高非递归方式过程中的面积最大值，但是这会使得方法运算量加大，降低效率。而采用递归的方式，对分割图像进行搜索和标记，则不会出现上述问题，并且方法本身更加简单、快速、效率高。

需要说明的是，本发明的确定最佳聚焦位置可有多种判断方式，即上述步骤S12、S23中最佳聚焦位置的判断方式有多种。

在本发明的一个实施例中，所述最佳聚焦位置判断步骤，分别计算所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值的和，得多个和值，定义在所述多个和值中，处于第一预设范围内的和值对应的测序图像所对应的聚焦位置为最佳聚焦位置。在本实施例中，所述第一预设范围为最小的那个。在本发明的替代实施例中，所述第一预设范围可根据所需的最佳聚焦位置的准确度来设定；例如，将所述多个和值从小到大排列，位于前5%、前10%、前15%、前20%，第1个、第1至3个、或第1至5个。

在本发明的另一个实施例中，所述最佳聚焦位置判断步骤，分别计算所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值的平均值，得多个平均值，定义在所述多个平均值中，处于第二预设范围内的平均值对应的测序图像所对应的聚焦位置为最佳聚焦位置。在本实施例中，所述第二预设范围为最小的那个。在本发明的替代实施例中，所述第二预设范围可根据所需的最佳聚焦位置的准确度来设定；例如，将所述多个平均值从小到大排列，位于前5%、前10%、前15%、前20%，第1个、第1至3个、或第1至5个。

每个测序图像中有成千上万，甚至更多的磁珠，虽然，这些磁珠处于同一平面，但是，这个平面不可能绝对平整，另外，每个磁珠与拍摄装置之间的距离也会有些微的差别。因此，在进行图像拍摄时，不同磁珠根据其在平面上所处高度的不同，可能有不同的最佳聚焦位置。此外，单个磁珠在图像中的面积值根据焦距的不同，整体来说是一个从无到大，再变小，到一定值后，再变大，最终再变无的过程。因此，本实施例通过面积值的平均值来确定最佳聚焦位置，与前述通过和值来确定最佳聚焦位置的方案相比，更适用于含有大量磁珠的测序图像，能够更准确的获得最佳聚焦位置。

在本发明的另一个实施例中，所述最佳聚焦位置判断步骤，用于分别计算所述多个测序图像的第一区域筛选后的所有磁珠的面积值的平均值，得多个平均值，定义在所述多个平均值中，处于第二预设范围内的平均值对应的测序图像所对应的聚焦位置为最佳聚焦位置。在本实施例中，所述第二预设范围为最小的那个平均值。本实施例通过筛选步骤去除了磁珠面积获得步骤结果中包含的面积过小的噪声点和面积过大的发光区域，较上一实施例更能够准确的获得最佳聚焦位置。在本发明的替代实施例中，所述第二预设范围可根据所需的最佳聚焦位置的准确度来设定；例如，将所述多个平均值从小到大排列，位于前5%、前10%、前15%、前20%，第1个、第1至3个、或第1至5个。

针对磁珠识别阈值，需要说明的是，其既可是通过经验来确定的预设值，也可以是通过前置步骤中的自适应方法获得的。因为测序图像受样品制备的情况、拍摄时的条件、设备的运转状态影响，预设值经常需要调整；另外，经验值判断又受人的影响；因此，通过经验来确定的方案适用性较差，不够准确，受主观因素影响大；而通过自适应方法获得磁珠识别阈值的方案，适用性较佳，更为客观，准确性更高。

需要说明的是，在本发明中，上述的自适应方法可采用现有技术中的各种自适应方法进行，无特殊要求。

在本发明的一个实施例中，所述自适应方法为图像灰度直方图法。该方法步骤如下：以测序图像中的灰度级为横坐标，以测序图像中的各灰度的像素个数为纵坐标，绘制获得测序图像的灰度直方图；然后根据灰度直方图中曲线上的波峰和/或波谷处的灰度值确定磁珠识别阈值。例如，定义灰度直方图中曲线上的波谷处的灰度值作为磁珠识别阈值，或定义灰度直方图中曲线上的两个波峰处的灰度值的平均值作为磁珠识别阈值。此外，还可参考CN 201210257574.8。

在本发明的另一个实施例中，所述自适应方法为K均值聚类方法获得磁珠识别阈值。本实施例与上一实施例相比，不易受测序图像中的磁珠密度的影响，获得磁珠识别阈值更为准确。以下将通过多个实施例对本发明中优选使用的K均值聚类方法进行进一步说明。

在上述任一实施例的基础上，本发明提出第四实施例，所述的自动聚焦方法，还包括用于分别获得所述多个测序图像的磁珠识别阈值的前置步骤，如图5所示，所述前置步骤包括以下步骤：

S31、均值计算步骤，根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分别归类至磁珠像素点集和背景像素点集，然后计算磁珠像素点集的所有像素点信号值的平均值，得磁珠像素点均值，计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值；

S32、更新步骤，令磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值为预设阈值，重复均值计算步骤一次；

S33、像素点均值判断步骤，判断更新步骤所得任一像素点集的像素点均值与均值计算步骤所得相同像素点集的像素点均值的差值是否在预设区间内，若是，则进入磁珠识别阈值获得步骤；

S34、磁珠识别阈值获得步骤，计算更新步骤所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

需要说明的是，所述像素点信号值可为光信号强度，所述光信号强度可为通过RGB值表示，即彩色图像信号值；也可为通过灰度值表示，即黑白图像信号值。在本实施例中，所述测序图像为黑白图像。

所述预设阈值用于对测序图像的第二区域中的所有像素点进行分类，其与所述第二区域中的像素点信号值具有相同的单位，可根据需要设定，其可以是一个随机值。在本实施例中，预设测序图像中的背景像素点值为300，磁珠像素点值为2800，预设阈值=（300+2800）/2=1550。然后，将第二区域中像素点信号值大于1550的像素点归为磁珠像素点集，并计算磁珠像素点集的所有像素点的均值，得磁珠像素点均值；像素点信号值小于等于1550的归为背景像素点集，并计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值。实际上上述步骤就是以300为背景像素点的类别中心，2800为磁珠像素点的类别中心，然后计算第二区域中的每一个像素点与这两个类别中心的距离，离哪一个类别中心点更近，即被归为哪一类。针对预设阈值，在本发明的替代实施例中，所述预设阈值还可在在1000至2000之间、500至1000之间、500至1500之间、为1000或为750。

因为测序图像中正中矩形区域往往是拍摄效果最好的部分，也是后续数据分析处理的重要部分，在本实施例中，本实施例以测序图像中的正中正方形区域为第二区域，且第一区域与第二区域位置和大小相同，均为其所在测序图像的十六分之一。本实施例既能够减少本发明的方法的计算量，提高效率，又能保证后续数据分析处理的效果。

在本发明的替代实施例中，所述第二区域在测序图像中的位置和形状可根据需要进行设定，例如正中、上半部分的中心区域或右上角四分之一处；圆形区域、三角形区域或正多边形区域等等。当然，所述第二区域还可为所述测序图像的整个区域。

所述预设区间可根据需要得到的磁珠识别阈值的准确度而定，在本实施例中，所述预设区间为-2至2。在本发明的替代实施例中，所述预设区间还可为-3至3、-6至6、-10至10、-20至20、或-50至50等，预设区间越小准确度要求越高。

本实施例，能够准确的获得磁珠识别阈值。

在第四实施例的基础上，本发明提出第五实施例，所述的自动聚焦方法，还包括用于分别获得所述多个测序图像的磁珠识别阈值的前置步骤，如图6所示，所述前置步骤包括以下步骤：

S41、均值计算步骤，根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分别归类至磁珠像素点集和背景像素点集，然后计算磁珠像素点集的所有像素点信号值的平均值，得磁珠像素点均值，计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值；

S42、更新步骤，令磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值为预设阈值，重复均值计算步骤一次；

S43、像素点均值判断步骤，判断最新一次均值计算步骤所得任一像素点集的像素点均值与上一次均值计算步骤所得相同像素点集的像素点均值的差值是否在预设区间内，若是，则进入磁珠识别阈值获得步骤；若否，则进入更新步骤；

S44、磁珠识别阈值获得步骤，计算最后一次更新步骤所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

本发明的像素点均值判断步骤中，若判定差值不在预设区间内，则进入更新步骤，从而实现了磁珠识别阈值的自适应获取，适用于各种不同条件下获得的测序图像，且方法效率高。

在上述第一至第三实施例中的任一实施例的基础上，本发明提出第六实施例，所述的自动聚焦方法，还包括用于分别获得所述多个测序图像的磁珠识别阈值的前置步骤，如图7所示，所述前置步骤包括以下步骤：

S51、均值计算步骤，根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分别归类至磁珠像素点集和背景像素点集，然后计算磁珠像素点集的所有像素点信号值的平均值，得磁珠像素点均值，计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值；

S52、更新步骤，令磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值为预设阈值，重复均值计算步骤一次；

S53、重复步骤，重复更新步骤预设次数；

S54、磁珠识别阈值获得步骤，计算最后一次更新步骤所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

需要说明的是，本实施例与第四、第五实施例的区别仅在于其通过重复步骤替换了上述的像素点均值判断步骤。在本实施例中，所述预设次数为15次。在发明中，所述预设次数可根据最终所需要的磁珠识别阈值的准确度要求而定，例如：3次、5次、7次、10次、17次、20次或更多。

本实施例通过根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分成两类（磁珠像素点集和背景像素点集），然后分别计算这两类中所有像素点信号值的平均值，基于这两类的平均值的平均值重新进行分类；重复上述过程预设次数，最终获得磁珠识别阈值；本实施例快速准确的实现了对测序图像的磁珠识别阈值的自适应获取，适用于各种不同条件下获得的测序图像。

为了进一步解决因为预设阈值设置不当，导致所述均值计算步骤无法获得磁珠像素点均值或背景像素点均值，降低获取磁珠识别阈值失败的可能性，本发明在上述任一实施例的基础上提出第七实施例，所述的自动聚焦方法，还包括用于分别获得所述多个测序图像的磁珠识别阈值的前置步骤，如图8所示，所述前置步骤包括以下步骤：

S61、预设阈值获得步骤，对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序，然后计算排序后位于第一位置的像素点信号值和位于第二位置的像素点信号值的平均值作为预设阈值；

S62、均值计算步骤，根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分别归类至磁珠像素点集和背景像素点集，然后计算磁珠像素点集的所有像素点信号值的平均值，得磁珠像素点均值，计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值；

S63、更新步骤，令磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值为预设阈值，重复均值计算步骤一次；

S64、像素点均值判断步骤，判断最新一次均值计算步骤所得任一像素点集的像素点均值与上一次均值计算步骤所得相同像素点集的像素点均值的差值是否在预设区间内，若是，则进入磁珠识别阈值获得步骤；若否，则进入更新步骤；

S65、磁珠识别阈值获得步骤，计算最后一次更新步骤所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

需要说明的是，本发明中，所述第一位置、第二位置均可根据需要确定，在本实施中，定义所述测序图像的第二区域中的所有像素点数量为M；所述排序为由大到小排列；所述第一位置为第a个像素点；所述第二位置为第b个像素点，所述a=int（10%×M）；所述b=int（90%×M）。

在本实施例中，通过上述预设阈值获得步骤，可完全避免因预设阈值设置不当，导致所述均值计算步骤无法获得磁珠像素点均值或背景像素点均值，进而导致获取磁珠识别阈值失败的现象的发生。

在本发明的一个具体实施例中，所述M=1000，所述第一位置为第100个，所述第二位置为第900个。

针对上述预设阈值获得步骤，本发明提出另一替代实施例，所述预设阈值获得步骤，对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序，然后计算排序后位于第三预设范围内的像素点信号值的平均值，得第三预设范围像素点均值，计算排序后位于第四预设范围内的像素点信号值的平均值，得第四预设范围像素点均值，以第三预设范围像素点均值和第四预设范围像素点均值的平均值为预设阈值。

在本发明中，所述第三预设范围、第四预设范围均可根据需要确定，在本替代实施中，定义所述测序图像的第二区域中的所有像素点数量为M；所述排序为由大到小排列；所述第三预设范围为第1至c位；所述第四预设范围为第d位至M位；所述c= int（15%×M）；所述d=int（85%×M）。

与上一实施例相比，本实施例同样可完全避免因预设阈值设置不当，导致所述均值计算步骤无法获得磁珠像素点均值或背景像素点均值，进而导致获取磁珠识别阈值失败的现象的发生，但是，本实施例更容易获得有代表性的预设阈值，进而减少后续可能发生的均值计算步骤的重复次数，提高效率。

在本发明的一个具体实施例中，所述M=1000，所述第三预设范围为第1-150位，所述第四预设范围为第850-1000位。

在本发明的另一个具体实施例中，所述M=10000，所述第三预设范围为第200-2000位，所述第四预设范围为第8000-10000位。

同样为了进一步解决因为预设阈值设置不当，导致所述均值计算步骤无法获得磁珠像素点均值或背景像素点均值，降低获取磁珠识别阈值失败的可能性，本发明在上述第一至第六实施例的基础上提出第八实施例，所述的自动聚焦方法，还包括用于分别获得所述多个测序图像的磁珠识别阈值的前置步骤，如图9所示，所述前置步骤包括以下步骤：

S71、均值计算步骤，根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分别归类至磁珠像素点集和背景像素点集，然后计算磁珠像素点集的所有像素点信号值的平均值，得磁珠像素点均值，计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值；

S72、验证步骤，验证均值计算步骤的结果，若均值计算步骤能够获得磁珠像素点均值和背景像素点均值，则进入更新步骤，否则，在进入预设阈值获得步骤获得预设阈值后，重新进入均值计算步骤；

S73、预设阈值获得步骤，对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序，然后计算排序后位于第一位置的像素点信号值和位于第二位置的像素点信号值的平均值作为预设阈值；

S74、更新步骤，令磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值为预设阈值，重复均值计算步骤一次；

S75、像素点均值判断步骤，判断最新一次均值计算步骤所得任一像素点集的像素点均值与上一次均值计算步骤所得相同像素点集的像素点均值的差值是否在预设区间内，若是，则进入磁珠识别阈值获得步骤；若否，则进入更新步骤；

S76、磁珠识别阈值获得步骤，计算最后一次更新计算步骤所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

本实施例与第七实施例相比，仅针对预设阈值设置不当的情况，进行针对性的预设阈值获得步骤，能够更加高效的获得磁珠识别阈值。

在第八实施例的一个具体实施例中，所述多个测序图像，是成像装置以0.5微米的固定步长，逐步移动，并分别对测序反应区域进行拍照，依次获得第1测序图像、第2测序图像、第3测序图像……、第9测序图像等9个测序图像。所述预设阈值为1550，预设区间为2。分别定义这些多个测序图像正中的正方形区域为第一区域，第一区域面积为其所在测序图像的十六分之一，第一区域与第二区域相同。本具体实施例中，所述最佳聚焦位置获得步骤采用第三实施例的方案；所述预设磁珠大小区间为3至100个像素点；所述最佳聚焦位置判断步骤，用于分别计算所述多个测序图像的第一区域筛选后的所有磁珠的面积值的平均值，定义平均值最小的测序图像对应的聚焦位置为最佳聚焦位置。本具体实施例所得结果如表1所示。

如表1所示，第4测序图像的平均值最小，定义第4测序图像所在的聚焦位置为最佳聚焦位置。

为了进一步提高获取磁珠识别阈值的效率，在第八实施例的基础上，可将像素点均值判断步骤更改为，判断最新一次均值计算步骤所得任一像素点集的像素点均值与上一次均值计算步骤所得相同像素点集的像素点均值的差值是否在预设区间内，若是，则进入磁珠识别阈值获得步骤；若否，则进入更新步骤；当均值计算步骤被重复执行预设次数后，进入磁珠识别阈值获得步骤。

本实施例中，所述预设次数为15次。在本发明中，所述预设次数可根据需要设定，例如5次、10次、17次或20次。

在第八实施例的一个替代实施例中，所述预设阈值获得步骤可替换为，对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序；然后计算排序后位于第三预设范围内的像素点信号值的平均值，得第三预设范围像素点均值，计算排序后位于第四预设范围内的像素点信号值的平均值，得第四预设范围像素点均值；以第三预设范围像素点均值和第四预设范围像素点均值的平均值为预设阈值。

本实施例更容易获得有代表性的预设阈值，进而减少可能发生的均值计算步骤的重复次数，提高效率。

另外，需要说明的是，上述第七、第八实施例中的像素点均值判断步骤均可用第六实施例中的重复步骤替换。

本发明还提供了第九实施例，如图10所示，一种自动聚焦系统100，包括拍摄模块110，最佳聚焦位置获得模块120和聚焦模块130。

所述拍摄模块110，用于控制成像装置在不同聚焦位置对测序反应区域进行拍摄，获得多个测序图像；

所述最佳聚焦位置获得模块120，用于利用磁珠识别阈值，分别识别出所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值，基于所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值确定最佳聚焦位置；

所述聚焦模块130，用于移动成像装置至最佳聚焦位置。

需要说明的是，所述测序图像为高通量基因测序仪对测序反应区域进行拍摄获得的图像，其可为明场图图像，也可为荧光图像；其可为彩色图像，也可为黑白图像。在本实施例中，所述测序图像为黑白荧光图像。在本发明中，所述最佳聚焦位置可为某一特定位置，例如15微米处；也可为某几个特定位置，例如：12.5微米、13微米、13.5微米；还可以是某一段特定位置区间，例如14微米至16微米之间；具体可根据对最佳聚焦位置的准确度要求而定。因此，在聚焦步骤，根据对最佳聚焦位置的准确度的要求的不同，可具体为：移动成像装置至最佳聚焦位置，所述最佳聚焦位置为某一特定位置；或移动成像装置至最佳聚焦位置中的任意一个特定位置，此时，所述最佳聚焦位置为某几个特定位置或某一段特定位置区间。

因为测序图像中正中矩形区域往往是拍摄效果最好的部分，也是后续数据分析处理的重要部分，在本实施例中，本实施例以测序图像中的正中正方形区域为第一区域，所述第一区域面积为其所在测序图像的十六分之一，这既能够减少本发明的系统的计算量，提高效率，又能保证后续数据分析处理的效果。在本发明的替代实施例中，所述第一区域在测序图像中的位置和形状可根据需要进行设定，例如正中、上半部分的中心区域或右上角四分之一处；圆形区域、三角形区域或正多边形区域等等。当然，所述第一区域还可为所述测序图像的整个区域。

当成像装置处于最佳聚焦位置时，成像装置拍摄所得测序图像中的磁珠是最清晰的，通过磁珠识别所得磁珠面积最小；而当成像装置处于最佳聚焦位置附近时，成像装置拍摄所得测序图像中的磁珠的边缘会有些模糊，通过磁珠识别所得磁珠面积会变大。因此，可基于所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值确定最佳聚焦位置。

本实施例能够快速高效的实现自动聚焦。

针对最佳聚焦位置获得模块，本发明在上述实施例的基础上，提出第十实施例，如图11所示，所述最佳聚焦位置获得模块220包括：

磁珠面积获得单元2210，用于利用磁珠识别阈值分别对所述多个测序图像的第一区域进行图像分割，然后采用区域识别方法分别识别出所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值；

最佳聚焦位置判断单元2220，用于基于所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值确定最佳聚焦位置。

本实施例能够快速、准确的获得测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值，适用于各种不同条件下获得的测序图像。

在第十实施例的基础上，本发明提出第十一实施例，如图12所示，所述最佳聚焦位置获得模块320包括：

磁珠面积获得单元3210，用于利用磁珠识别阈值分别对所述多个测序图像的第一区域进行图像分割，然后采用区域识别方法分别识别出所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值；

筛选单元3220，用于根据预设磁珠大小区间，分别对所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值进行筛选，得所述多个测序图像的第一区域筛选后的所有磁珠的面积值；

最佳聚焦位置判断单元3230，用于基于所述多个测序图像的第一区域筛选后的所有磁珠的面积值确定最佳聚焦位置。

需要说明的是，所述预设磁珠大小区间可根据测序图中的磁珠所占像素点范围确定，并可视所需获得最佳聚焦位置的要求进行调整。在本实施例中，所述预设磁珠大小区间为3至100个像素点。在本发明的替代实施例中，所述预设磁珠大小区间还可为10至100个像素点、8至20个像素点、5至50个像素点。

本实施例能够去掉磁珠面积获得单元所得结果中包含的面积过小的噪声点和面积过大的发光区域，提高后续最佳聚焦位置判断步骤的准确性。所述面积过大的发光区域对应的可能是一些杂质和/或相互粘连的磁珠。

需要说明的是，本发明中所述的区域识别方法可采用现有技术中的各种区域识别方法进行，无特殊要求。

在本发明的一个实施例中，所述区域识别方法为利用区域增长算法对分割图像进行区域搜索和标记。所述区域增长算法可为八连通区域增长算法，也可为四连通区域增长算法。优选四连通区域增长算法，能降低计算量，提高识别效率。

另外，所述区域增长算法既可采用递归的方式，也可采用非递归的方式，对分割图像进行区域搜索和标记。

因为测序图像中，可能存在磁珠粘连、气泡等较大的连续区域，若采用非递归的方式，对分割图像进行搜索和标记，对于同一个磁珠粘连或气泡等较大的连续区域，可能标记出多个区域，从而导致识别出的磁珠不够准确。如图4所示，一个大的连续区域10，可能被搜索和标记出11、12、13、14、15等5个区域；其中11、12、13、14大小相等，15稍小。虽然可通过筛选单元，利用预设磁珠大小区间，对识别出的磁珠面积值进行筛选，提高得到的磁珠的准确性，但是，仍然有部分可能在筛选单元被保留。为了避免这种情况，只能提高非递归方式过程中的面积最大值，但是这会使得系统运算量加大，降低效率。而采用递归的方式，对分割图像进行搜索和标记，则不会出现上述问题，并且系统运行更加简单、快速、效率高。

需要说明的是，本发明的确定最佳聚焦位置可有多种判断方式，即上述第十、十一实施例中最佳聚焦位置判断单元所采取的判断方式有多种。

在本发明的一个实施例中，所述最佳聚焦位置判断单元，用于分别计算所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值的和，得多个和值，定义在所述多个和值中，处于第一预设范围内的和值对应的测序图像所对应的聚焦位置为最佳聚焦位置。在本实施例中，所述第一预设范围为最小的那个。在本发明的替代实施例中，所述第一预设范围可根据所需的最佳聚焦位置的准确度来设定；例如，将所述多个和值从小到大排列，位于前5%、前10%、前15%、前20%，第1个、第1至3个、或第1至5个。

在本发明的另一个实施例中，所述最佳聚焦位置判断单元，用于分别计算所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值的平均值，得多个平均值，定义在所述多个平均值中，处于第二预设范围内的平均值对应的测序图像所对应的聚焦位置为最佳聚焦位置。在本实施例中，所述第二预设范围为最小的那个。在本发明的替代实施例中，所述第二预设范围可根据所需的最佳聚焦位置的准确度来设定；例如，将所述多个平均值从小到大排列，位于前5%、前10%、前15%、前20%，第1个、第1至3个、或第1至5个。

每个测序图像中有成千上万，甚至更多的磁珠，虽然，这些磁珠处于同一平面，但是，这个平面不可能绝对平整，另外，每个磁珠与拍摄装置之间的距离也会有些微的差别。因此，在进行图像拍摄时，不同磁珠根据其在平面上所处高度的不同，可能有不同的最佳聚焦位置。此外，单个磁珠在图像中的面积值根据焦距的不同，整体来说是一个从无到大，再变小，到一定值后，再变大，最终再变无的过程。因此，本实施例通过面积值的平均值来确定最佳聚焦位置，与前述通过和值来确定最佳聚焦位置的方案相比，更适用于含有大量磁珠的测序图像，能够更准确的获得最佳聚焦位置。

在本发明的另一个实施例中，所述最佳聚焦位置判断单元，用于分别计算所述多个测序图像的第一区域筛选后的所有磁珠的面积值的平均值，得多个平均值，定义在所述多个平均值中，处于第二预设范围内的平均值对应的测序图像所对应的聚焦位置为最佳聚焦位置。在本实施例中，所述第二预设范围为最小的那个平均值。本实施例通过筛选单元去除了磁珠面积获得单元所得结果中包含的面积过小的噪声点和面积过大的发光区域，较上一实施例更能够准确的获得最佳聚焦位置。在本发明的替代实施例中，所述第二预设范围可根据所需的最佳聚焦位置的准确度来设定；例如，将所述多个平均值从小到大排列，位于前5%、前10%、前15%、前20%，第1个、第1至3个、或第1至5个。

针对磁珠识别阈值，需要说明的是，其既可是通过经验来确定的预设值，也可以是通过前置模块采用自适应方法获得的。因为测序图像受样品制备的情况、拍摄时的条件、设备的运转状态影响，预设值经常需要调整；另外，经验值判断又受人的影响；因此，通过经验来确定的方案适用性较差，不够准确，受主观因素影响大；而通过自适应方法获得磁珠识别阈值的方案，适用性较佳，更为客观，准确性更高。

需要说明的是，在本发明中，上述的自适应方法可采用现有技术中的各种自适应方法进行，无特殊要求。

在本发明的一个实施例中，所述自适应方法为图像灰度直方图法。该方法步骤如下：以测序图像中的灰度级为横坐标，以测序图像中的各灰度的像素个数为纵坐标，绘制获得测序图像的灰度直方图；然后根据灰度直方图中曲线上的波峰和/或波谷处的灰度值确定磁珠识别阈值。例如，定义灰度直方图中曲线上的波谷处的灰度值作为磁珠识别阈值，或定义灰度直方图中曲线上的两个波峰处的灰度值的平均值作为磁珠识别阈值。此外，还可参考CN 201210257574.8。

在本发明的另一个实施例中，所述自适应方法为K均值聚类方法获得磁珠识别阈值。本实施例与上一实施例相比，不易受测序图像中的磁珠密度的影响，获得磁珠识别阈值更为准确。以下将通过多个实施例对本发明中优选使用的K均值聚类方法进行进一步说明。

在上述任一实施例的基础上，本发明提出第十二实施例，所述的自动聚焦系统，还包括前置模块，用于分别获得所述多个测序图像的磁珠识别阈值。如图13所示，所述前置模块410，包括均值计算单元4110，更新单元4120，像素点均值判断单元4130和磁珠识别阈值获得单元4140。

所述均值计算单元4110，用于根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分别归类至磁珠像素点集和背景像素点集，然后计算磁珠像素点集的所有像素点信号值的平均值，得磁珠像素点均值，计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值；

所述更新单元4120，用于令磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值为预设阈值，发出指令使均值计算单元工作；

所述像素点均值判断单元4130，用于判断更新单元所得任一像素点集的像素点均值与均值计算单元所得相同像素点集的像素点均值的差值是否在预设区间内，若是，则发出指令使磁珠识别阈值获得单元工作；

所述磁珠识别阈值获得单元4140，用于计算更新步骤所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

需要说明的是，所述像素点信号值可为光信号强度，所述光信号强度可为通过RGB值表示，即彩色图像信号值；也可为通过灰度值表示，即黑白图像信号值。在本实施例中，所述测序图像为黑白图像。

所述预设阈值用于对测序图像的第二区域中的所有像素点进行分类，其与所述第二区域中的像素点信号值具有相同的单位，可根据需要设定，其可以是一个随机值。在本实施例中，预设测序图像中的背景像素点值为300，磁珠像素点值为2800，预设阈值=（300+2800）/2=1550。然后，将第二区域中像素点信号值大于1550的像素点归为磁珠像素点集，并计算磁珠像素点集的所有像素点的均值，得磁珠像素点均值；像素点信号值小于等于1550的归为背景像素点集，并计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值。实际上上述均值计算单元就是以300为背景像素点的类别中心，2800为磁珠像素点的类别中心，然后计算第二区域中的每一个像素点与这两个类别中心的距离，离哪一个类别中心点更近，即被归为哪一类。针对预设阈值，在本发明的替代实施例中，所述预设阈值还可在在1000至2000之间、500至1000之间、500至1500之间、为1000或为750。

因为测序图像中正中矩形区域往往是拍摄效果最好的部分，也是后续数据分析处理的重要部分，在本实施例中，本实施例以测序图像中的正中正方形区域为第二区域，且第一区域与第二区域位置和大小相同，均为其所在测序图像的十六分之一。本实施例既能够减少本发明的系统的计算量，提高效率，又能保证后续数据分析处理的效果。

在本发明的替代实施例中，所述第二区域在测序图像中的位置和形状可根据需要进行设定，例如正中、上半部分的中心区域或右上角四分之一处；圆形区域、三角形区域或正多边形区域等等。当然，所述第二区域还可为所述测序图像的整个区域。

所述预设区间可根据需要得到的磁珠识别阈值的准确度而定，在本实施例中，所述预设区间为-2至2。在本发明的替代实施例中，所述预设区间还可为-3至3、-6至6、-10至10、-20至20、或-50至50等，预设区间越小准确度要求越高。

本实施例，能够准确的获得磁珠识别阈值。

在第十二实施例的基础上，本发明提出第十三实施例，所述的自动聚焦系统，还包括前置模块，用于分别获得所述多个测序图像的磁珠识别阈值。如图14所示，所述前置模块510，包括均值计算单元5110，更新单元5120，像素点均值判断单元5130和磁珠识别阈值获得单元5140。

所述均值计算单元5110，用于根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分别归类至磁珠像素点集和背景像素点集，然后计算磁珠像素点集的所有像素点信号值的平均值，得磁珠像素点均值，计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值；

所述更新单元5120，用于令磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值为预设阈值，发出指令使均值计算单元工作；

所述像素点均值判断单元5130，用于判断均值计算单元最新一次计算所得任一像素点集的像素点均值与均值计算单元上一次计算所得相同像素点集的像素点均值的差值是否在预设区间内，若是，则发出指令使磁珠识别阈值获得单元工作；若否，则发出指令，使更新单元开始工作；

所述磁珠识别阈值获得单元5140，用于计算更新单元最后一次所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

本发明的像素点均值判断单元，若判定差值不在预设区间内，则发出指令使更新单元开始工作，从而实现了磁珠识别阈值的自适应获取，适用于各种不同条件下获得的测序图像，且效率高。

在上述第九至第十一实施例中的任一实施例的基础上，本发明提出第十四实施例，所述的自动聚焦系统，还包括前置模块，用于分别获得所述多个测序图像的磁珠识别阈值。如图15所示，所述前置模块610，包括均值计算单元6110，更新单元6120，重复单元6130和磁珠识别阈值获得单元6140。

所述均值计算单元6110，用于根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分别归类至磁珠像素点集和背景像素点集，然后计算磁珠像素点集的所有像素点信号值的平均值，得磁珠像素点均值，计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值；

所述更新单元6120，用于令磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值为预设阈值，发出指令使均值计算单元工作；

所述重复单元6130，用于发出指令使更新单元重复工作预设次数；

所述磁珠识别阈值获得单元6140，用于计算更新单元最后一次所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

需要说明的是，本实施例与第十二、第十三实施例的区别仅在于其通过重复单元替换了上述的像素点均值判断单元。在本实施例中，所述预设次数为15次。在发明中，所述预设次数可根据最终所需要的磁珠识别阈值的准确度要求而定，例如：3次、5次、7次、10次、17次、20次或更多。

本实施例通过根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分成两类（磁珠像素点集和背景像素点集），然后分别计算这两类中所有像素点信号值的平均值，基于这两类的平均值的平均值重新进行分类；重复上述过程预设次数，最终获得磁珠识别阈值；本实施例快速准确的实现了对测序图像的磁珠识别阈值的自适应获取，适用于各种不同条件下获得的测序图像。

为了进一步解决因为预设阈值设置不当，导致所述均值计算单元无法获得磁珠像素点均值或背景像素点均值，降低获取磁珠识别阈值失败的可能性，本发明在上述任一实施例的基础上提出第十五实施例，所述的自动聚焦系统，还包括前置模块，用于分别获得所述多个测序图像的磁珠识别阈值。如图16所示，所述前置模块710，包括预设阈值获得单元7110、均值计算单元7120、更新单元7130、像素点均值判断单元7140和磁珠识别阈值获得单元7150。

所述预设阈值获得单元7110，用于对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序，然后计算排序后位于第一位置的像素点信号值和位于第二位置的像素点信号值的平均值作为预设阈值；

所述均值计算单元7120，用于根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分别归类至磁珠像素点集和背景像素点集，然后计算磁珠像素点集的所有像素点信号值的平均值，得磁珠像素点均值，计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值；

所述更新单元7130，用于令磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值为预设阈值，发出指令使均值计算单元工作；

所述像素点均值判断单元7140，用于判断均值计算单元最新一次计算所得任一像素点集的像素点均值与均值计算单元上一次计算所得相同像素点集的像素点均值的差值是否在预设区间内，若是，则发出指令使磁珠识别阈值获得单元工作；若否，则发出指令，使更新单元开始工作；

所述磁珠识别阈值获得单元7150，用于计算更新单元最后一次所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

需要说明的是，本发明中，所述第一位置、第二位置均可根据需要确定，在本实施中，定义所述测序图像的第二区域中的所有像素点数量为M；所述排序为由大到小排列；所述第一位置为第a个像素点；所述第二位置为第b个像素点，所述a=int（10%×M）；所述b=int（90%×M）。

在本实施例中，通过上述预设阈值获得单元，可完全避免因预设阈值设置不当，导致所述均值计算单元无法获得磁珠像素点均值或背景像素点均值，进而导致获取磁珠识别阈值失败的现象的发生。

在本发明的一个具体实施例中，所述M=1000，所述第一位置为第100个，所述第二位置为第900个。

针对上述预设阈值获得单元，本发明提出另一替代实施例，所述预设阈值获得单元，用于对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序，然后计算排序后位于第三预设范围内的像素点信号值的平均值，得第三预设范围像素点均值，计算排序后位于第四预设范围内的像素点信号值的平均值，得第四预设范围像素点均值，以第三预设范围像素点均值和第四预设范围像素点均值的平均值为预设阈值。

在本发明中，所述第三预设范围、第四预设范围均可根据需要确定，在本替代实施中，定义所述测序图像的第二区域中的所有像素点数量为M；所述排序为由大到小排列；所述第三预设范围为第1至c位；所述第四预设范围为第d位至M位；所述c= int（15%×M）；所述d=int（85%×M）。

与上一实施例相比，本实施例同样可完全避免因预设阈值设置不当，导致所述均值计算单元无法获得磁珠像素点均值或背景像素点均值，进而导致获取磁珠识别阈值失败的现象的发生，但是，本实施例更容易获得有代表性的预设阈值，进而减少均值计算单元的工作次数，提高效率。

在本发明的一个具体实施例中，所述M=1000，所述第三预设范围为第1-150位，所述第四预设范围为第850-1000位。

在本发明的另一个具体实施例中，所述M=10000，所述第三预设范围为第200-2000位，所述第四预设范围为第8000-10000位。

同样为了进一步解决因为预设阈值设置不当，导致所述均值计算单元无法获得磁珠像素点均值或背景像素点均值，降低获取磁珠识别阈值失败的可能性，本发明在上述第九至第十四实施例的基础上提出第十六实施例，所述的自动聚焦系统，还包括前置模块，用于分别获得所述多个测序图像的磁珠识别阈值。如图17所示，所述前置模块810，包括均值计算单元8110、验证单元8120、预设阈值获得单元8130、更新单元8140、像素点均值判断单元8150和磁珠识别阈值获得单元8160。

所述均值计算单元8110，用于根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分别归类至磁珠像素点集和背景像素点集，然后计算磁珠像素点集的所有像素点信号值的平均值，得磁珠像素点均值，计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值；

所述验证单元8120，用于验证均值计算单元的工作结果，若均值计算单元能够获得磁珠像素点均值和背景像素点均值，则发出指令使更新单元开始工作，否则，发出指令使预设阈值获得模块开始工作；

所述预设阈值获得单元8130，用于对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序，然后计算排序后位于第一位置的像素点信号值和位于第二位置的像素点信号值的平均值作为预设阈值，发出指令使均值计算单元开始工作；

所述更新单元8140，用于令磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值为预设阈值，发出指令使均值计算单元工作；

所述像素点均值判断单元8150，用于判断均值计算单元最新一次计算所得任一像素点集的像素点均值与均值计算单元上一次计算所得相同像素点集的像素点均值的差值是否在预设区间内，若是，则发出指令使磁珠识别阈值获得单元工作；若否，则发出指令，使更新单元开始工作；

所述磁珠识别阈值获得单元8160，用于计算更新单元最后一次所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

本实施例与第十五实施例相比，仅针对预设阈值设置不当的情况，进行针对性的预设阈值获得步骤，能够更加高效的获得磁珠识别阈值。

在第十六实施例的一个具体实施例中，所述多个测序图像，是成像装置以0.5微米的固定步长，逐步移动，并分别对测序反应区域进行拍照，依次获得第1测序图像、第2测序图像、第3测序图像……、第9测序图像等9个测序图像。所述预设阈值为1550，预设区间为2。分别定义这些多个测序图像正中的正方形区域为第一区域，第一区域面积为其所在测序图像的十六分之一，第一区域与第二区域相同。本具体实施例中，所述最佳聚焦位置获得模块采用第十一实施例的方案；所述预设磁珠大小区间为3至100个像素点；所述最佳聚焦位置判断单元，用于分别计算所述多个测序图像的第一区域筛选后的所有磁珠的面积值的平均值，定义平均值最小的测序图像对应的聚焦位置为最佳聚焦位置。本具体实施例所得结果如表1所示。如表1所示，第4测序图像的平均值最小，定义第4测序图像所在的聚焦位置为最佳聚焦位置。

为了进一步提高获取磁珠识别阈值的效率，在第十六实施例的基础上，可将像素点均值判断单元更改为，用于判断均值计算模块最新一次计算所得任一像素点集的像素点均值与均值计算模块上一次计算所得相同像素点集的像素点均值的差值是否在预设区间内，若是，则发出指令使磁珠识别阈值获得模块工作；若否，则发出指令，使更新模块开始工作；当均值计算模块工作预设次数后，进入磁珠识别阈值获得步骤。

本实施例中，所述预设次数为15次。在本发明中，所述预设次数可根据需要设定，例如5次、10次、17次或20次。

在第十六实施例的一个替代实施例中，所述预设阈值获得单元可替换为，用于对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序，然后计算排序后位于第三预设范围内的像素点信号值的平均值，得第三预设范围像素点均值，计算排序后位于第四预设范围内的像素点信号值的平均值，得第四预设范围像素点均值，以第三预设范围像素点均值和第四预设范围像素点均值的平均值为预设阈值。

本实施例更容易获得有代表性的预设阈值，进而减少可能发生的均值计算步骤的重复次数，提高效率。

另外，需要说明的是，上述第十五、第十六实施例中的像素点均值判断单元均可用第十四实施例中的重复单元替换。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (24)

1.一种自动聚焦方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

拍摄步骤，控制成像装置在不同聚焦位置对测序反应区域进行拍摄，获得多个测序图像；

最佳聚焦位置获得步骤，利用磁珠识别阈值，分别识别出所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值，基于所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值确定最佳聚焦位置；

聚焦步骤，移动成像装置至最佳聚焦位置。

2.根据权利要求1所述的自动聚焦方法，其特征在于，所述最佳聚焦位置获得步骤，利用磁珠识别阈值，分别识别出所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值，分别计算所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值的和，得多个和值，定义在所述多个和值中，处于第一预设范围内的和值对应的测序图像所对应的聚焦位置为最佳聚焦位置。

3.根据权利要求1所述的自动聚焦方法，其特征在于，所述最佳聚焦位置获得步骤，利用磁珠识别阈值，分别识别出所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值，分别计算所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值的平均值，得多个平均值，定义在所述多个平均值中，处于第二预设范围内的平均值对应的测序图像所对应的聚焦位置为最佳聚焦位置。

4.根据权利要求1所述的自动聚焦方法，其特征在于，还包括用于分别获得所述多个测序图像的磁珠识别阈值的前置步骤，所述前置步骤包括以下步骤：

均值计算步骤，根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分别归类至磁珠像素点集和背景像素点集，然后计算磁珠像素点集的所有像素点信号值的平均值，得磁珠像素点均值，计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值；

更新步骤，令磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值为预设阈值，重复均值计算步骤一次；

像素点均值判断步骤，判断更新步骤所得任一像素点集的像素点均值与均值计算步骤所得相同像素点集的像素点均值的差值是否在预设区间内，若是，则进入磁珠识别阈值获得步骤；

磁珠识别阈值获得步骤，计算更新步骤所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

5.根据权利要求4所述的自动聚焦方法，其特征在于，所述像素点均值判断步骤，判断最新一次均值计算步骤所得任一像素点集的像素点均值与上一次均值计算步骤所得相同像素点集的像素点均值的差值是否在预设区间内，若是，则进入磁珠识别阈值获得步骤；若否，则进入更新步骤；

所述磁珠识别阈值获得步骤，计算最后一次更新步骤所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

6.根据权利要求1所述的自动聚焦方法，其特征在于，还包括用于分别获得所述多个测序图像的磁珠识别阈值的前置步骤，所述前置步骤包括以下步骤：

均值计算步骤，根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分别归类至磁珠像素点集和背景像素点集，然后计算磁珠像素点集的所有像素点信号值的平均值，得磁珠像素点均值，计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值；

更新步骤，令磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值为预设阈值，重复均值计算步骤一次；

重复步骤，重复更新步骤预设次数；

磁珠识别阈值获得步骤，计算最后一次更新步骤所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

7.根据权利要求4或6所述的自动聚焦方法，其特征在于，所述前置步骤还包括：

预设阈值获得步骤，对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序，然后计算排序后位于第一位置的像素点信号值和位于第二位置的像素点信号值的平均值作为预设阈值；或对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序，然后计算排序后位于第三预设范围内的像素点信号值的平均值，得第三预设范围像素点均值，计算排序后位于第四预设范围内的像素点信号值的平均值，得第四预设范围像素点均值，以第三预设范围像素点均值和第四预设范围像素点均值的平均值为预设阈值。

8.根据权利要求4或6所述的自动聚焦方法，其特征在于，所述前置步骤还包括：

验证步骤，验证均值计算步骤的结果，若均值计算步骤能够获得磁珠像素点均值和背景像素点均值，则进入更新步骤，否则，在进入预设阈值获得步骤获得预设阈值后，重新进入均值计算步骤；

预设阈值获得步骤，对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序，然后计算排序后位于第一位置的像素点信号值和位于第二位置的像素点信号值的平均值作为预设阈值；或对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序；然后计算排序后位于第三预设范围内的像素点信号值的平均值，得第三预设范围像素点均值，计算排序后位于第四预设范围内的像素点信号值的平均值，得第四预设范围像素点均值；以第三预设范围像素点均值和第四预设范围像素点均值的平均值为预设阈值。

9.根据权利要求4或6所述的自动聚焦方法，其特征在于，所述第一区域、第二区域均为测序图像中相同的正中矩形区域。

10.根据权利要求1所述的自动聚焦方法，其特征在于，所述最佳聚焦位置获得步骤包括：

磁珠面积获得步骤，利用磁珠识别阈值分别对所述多个测序图像的第一区域进行图像分割，然后采用区域识别方法分别识别出所述多个测序图像的第一区域中的所有磁珠的面积值。

11.根据权利要求10所述的自动聚焦方法，其特征在于，所述最佳聚焦位置获得步骤还包括：

筛选步骤，根据预设磁珠大小区间，分别对所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值进行筛选，得所述多个测序图像的第一区域筛选后的所有磁珠的面积值。

12.根据权利要求10所述的自动聚焦方法，其特征在于，所述区域识别方法为利用四连通区域增长算法，采用递归的方式对分割图像进行区域搜索和标记。

13.一种自动聚焦系统，其特征在于，所述系统包括：

拍摄模块，用于控制成像装置在不同聚焦位置对测序反应区域进行拍摄，获得多个测序图像；

最佳聚焦位置获得模块，用于利用磁珠识别阈值，分别识别出所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值，基于所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值确定最佳聚焦位置；

聚焦模块，用于移动成像装置至最佳聚焦位置。

14.根据权利要求13所述的自动聚焦系统，其特征在于，所述最佳聚焦位置获得模块，用于利用磁珠识别阈值，分别识别出所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值，分别计算所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值的和，得多个和值，定义在所述多个和值中，处于第一预设范围内的和值对应的测序图像所对应的聚焦位置为最佳聚焦位置。

15.根据权利要求14所述的自动聚焦系统，其特征在于，所述最佳聚焦位置获得模块，用于利用磁珠识别阈值，分别识别出所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值，分别计算所述多个测序图像的第一区域所有磁珠的面积值的平均值，得多个平均值，定义在所述多个平均值中，处于第二预设范围内的平均值对应的测序图像所对应的聚焦位置为最佳聚焦位置。

16.根据权利要求13所述的自动聚焦系统，其特征在于，还包括前置模块，用于分别获得所述多个测序图像的磁珠识别阈值；所述前置模块包括：

均值计算单元，用于根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分别归类至磁珠像素点集和背景像素点集，然后计算磁珠像素点集的所有像素点信号值的平均值，得磁珠像素点均值，计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值；

更新单元，用于令磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值为预设阈值，发出指令使均值计算单元工作；

像素点均值判断单元，用于判断更新单元所得任一像素点集的像素点均值与均值计算单元所得相同像素点集的像素点均值的差值是否在预设区间内，若是，则发出指令使磁珠识别阈值获得单元工作；

磁珠识别阈值获得单元，用于计算更新单元所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

17.根据权利要求16所述的自动聚焦系统，其特征在于，所述像素点均值判断单元，用于判断均值计算单元最新一次计算所得任一像素点集的像素点均值与均值计算单元上一次计算所得相同像素点集的像素点均值的差值是否在预设区间内，若是，则发出指令使磁珠识别阈值获得单元工作；若否，则发出指令，使更新单元开始工作；

所述磁珠识别阈值获得单元，用于计算更新单元最后一次所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

18.根据权利要求13所述的自动聚焦系统，其特征在于，还包括前置模块，用于分别获得所述多个测序图像的磁珠识别阈值；所述前置模块包括：

均值计算单元，用于根据预设阈值将测序图像的第二区域中的所有像素点分别归类至磁珠像素点集和背景像素点集，然后计算磁珠像素点集的所有像素点信号值的平均值，得磁珠像素点均值，计算背景像素点集的所有像素点信号值的平均值，得背景像素点均值；

更新单元，用于令磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值为预设阈值，发出指令使均值计算单元工作；

重复单元，用于发出指令使更新单元重复工作预设次数；

磁珠识别阈值获得单元，用于计算更新单元最后一次所得磁珠像素点均值和背景像素点均值的平均值作为磁珠识别阈值。

19.根据权利要求16或18所述的自动聚焦系统，其特征在于，所述前置模块还包括：

预设阈值获得单元，用于对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序，然后计算排序后位于第一位置的像素点信号值和位于第二位置的像素点信号值的平均值作为预设阈值；或用于对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序，然后计算排序后位于第三预设范围内的像素点信号值的平均值，得第三预设范围像素点均值，计算排序后位于第四预设范围内的像素点信号值的平均值，得第四预设范围像素点均值，以第三预设范围像素点均值和第四预设范围像素点均值的平均值为预设阈值。

20.根据权利要求16或18所述的自动聚焦系统，其特征在于，所述前置模块还包括：

验证单元，用于验证均值计算单元的工作结果，若均值计算单元能够获得磁珠像素点均值和背景像素点均值，则发出指令使更新单元开始工作，否则，发出指令使预设阈值获得模块开始工作；

预设阈值获得单元，用于对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序，然后计算排序后位于第一位置的像素点信号值和位于第二位置的像素点信号值的平均值作为预设阈值，发出指令使均值计算单元开始工作；或用于对测序图像的第二区域中的所有像素点按信号值大小进行排序；然后计算排序后位于第三预设范围内的像素点信号值的平均值，得第三预设范围像素点均值，计算排序后位于第四预设范围内的像素点信号值的平均值，得第四预设范围像素点均值；以第三预设范围像素点均值和第四预设范围像素点均值的平均值为预设阈值，发出指令使均值计算单元开始工作。

21.根据权利要求16或18所述的自动聚焦系统，其特征在于，所述第一区域、第二区域均为测序图像中相同的正中矩形区域。

22.根据权利要求13所述的自动聚焦系统，其特征在于，所述最佳聚焦位置获得模块包括：

磁珠面积获得单元，用于利用磁珠识别阈值对所述多个测序图像的第一区域进行图像分割，然后采用区域识别方法分别识别出所述多个测序图像的第一区域中的所有磁珠的面积值。

23.根据权利要求22所述的自动聚焦系统，其特征在于，所述最佳聚焦位置获得模块还包括：

筛选单元，用于根据预设磁珠大小区间，分别对所述多个测序图像的第一区域中所有磁珠的面积值进行筛选，得所述多个测序图像的第一区域筛选后的所有磁珠的面积值。

24.根据权利要求22所述的自动聚焦系统，其特征在于，所述区域识别方法为利用四连通区域增长算法，采用递归的方式对分割图像进行区域搜索和标记。