CN111598834A - 一种显微操作自动聚焦方法及系统 - Google Patents

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CN111598834A CN202010294422.XA CN202010294422A CN111598834A CN 111598834 A CN111598834 A CN 111598834A CN 202010294422 A CN202010294422 A CN 202010294422A CN 111598834 A CN111598834 A CN 111598834A
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Abstract

本发明涉及一种显微操作自动聚焦方法及系统。所述自动聚焦方法，包括：获取物镜在当前位置所采集的当前图像；将所述当前图像转换为灰度图；读取所述灰度图内各个像素点的灰度值，并根据所述灰度值确定灰度值方差；根据所述灰度值方差确定聚焦值，并记录所述物镜的当前位置；基于斐波那契搜索策略，根据所述当前位置以及菲波那切数列确定所述物镜下一步的移动位置；将所述移动位置作为当前位置，返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤，直至所述物镜的移动次数等于所述菲波那切数列的项数，确定聚焦完成。采用本发明所提供的自动聚焦方法及系统能够提高抗噪声干扰能力弱，降低搜索步数。

Description

一种显微操作自动聚焦方法及系统
技术领域
本发明涉及显微操作系统自动聚焦领域，特别是涉及一种显微操作自动聚焦方法及系统。
背景技术
自动聚焦是一项基础的显微操作技术，特别是在微米纳米级别的生物观察和操作中，如：高通量观察筛选药理学药剂，传递外源物质到细胞中等。此外，可靠的自动聚焦方法对于使用显微镜对微型机电系统进行微装配也是至关重要的。
自动聚焦过程可以被划分为两个部分：图像清晰度评价和搜索算法。
虽然图像清晰度评价指标是一个经久不衰的话题，并且相当一部分的聚焦算法也已经被广大研究学者所讨论，但是对于特定实验显微成像条件下的一个合适的清晰度定义和计算的选择，仍然是很困难的并且是非常费时费力的，自动显微操作系统中聚焦是否准确决定了后续注射的准确性，且显微操作操作对象尺度小，使得对精度要求更高；而基于统计的清晰度评价算法(例如：Brenner梯度、Tenenbaum梯度等)对噪声不敏感，抗噪声干扰能力弱。对于传统的搜索算法，例如：全局、爬山搜索策略，计算量大，搜索步数多，在搜索全局最优解时效率极低。因此，传统的自动聚焦过程存在抗噪声干扰能力弱，搜索步数多的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种显微操作自动聚焦方法及系统，以解决传统的自动聚焦过程抗噪声干扰能力弱，搜索步数多的问题。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种显微操作自动聚焦方法，包括：
获取物镜在当前位置所采集的当前图像；
将所述当前图像转换为灰度图；
读取所述灰度图内各个像素点的灰度值，并根据所述灰度值确定灰度值方差；
根据所述灰度值方差确定聚焦值，并记录所述物镜的当前位置；
基于斐波那契搜索策略，根据所述当前位置以及菲波那切数列确定所述物镜下一步的移动位置；
将所述移动位置作为当前位置，返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤，直至所述物镜的移动次数等于所述菲波那切数列的项数，确定聚焦完成。
可选的，所述读取所述灰度图内各个像素点的灰度值，并根据所述灰度值确定灰度值方差，具体包括：
根据公式
Figure BDA0002451639060000021
确定灰度值方差；其中，F为灰度值方差；H为图像高度方向像素值，Height为图像高度；W为宽度方向像素值，Width为图像宽度；i(x,y)为在(x,y)点的灰度值；μ为整个图像平均灰度值。
可选的，所述根据所述灰度值方差确定聚焦值，并记录所述物镜的当前位置，之后还包括：
判断所述物镜的移动次数是否小于2，得到第一判断结果；
若所述第一判断结果表示为所述物镜的移动次数小于2，调整所述物镜下降至任一位置，并返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤；
若所述第一判断结果表示为所述物镜的移动次数不小于2，基于斐波那契搜索策略，根据所述当前位置以及菲波那切数列确定所述物镜下一步的移动位置。
可选的，所述基于斐波那契搜索策略，根据所述当前位置以及菲波那切数列确定所述物镜下一步的移动位置，具体包括：
根据公式
Figure BDA0002451639060000022
其中，li为所述物镜第i步的移动位置；lmin为所述物镜与所述目标距离最小时的物镜位置；Sn-i+1为菲波那切数列中第n-i+1项；i为移动次数，n为菲波那切数列的项数；fmin为最小聚焦值。
可选的，所述将所述移动位置作为当前位置，返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤，直至所述物镜的移动次数等于所述菲波那切数列的项数，确定聚焦完成，具体包括：
判断所述物镜的移动次数是否等于所述菲波那切数列的项数，得到第二判断结果；
若所述第二判断结果表示为所述物镜的移动次数等于所述菲波那切数列的项数，确定聚焦完成；
若所述第二判断结果表示为所述物镜的移动次数不等于所述菲波那切数列的项数，将所述物镜移动至所述移动位置，并将所述移动位置作为当前位置，返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤。
一种显微操作自动聚焦系统，包括：
当前图像获取模块，用于获取物镜在当前位置所采集的当前图像；
转换模块，用于将所述当前图像转换为灰度图；
灰度值方差确定模块，用于读取所述灰度图内各个像素点的灰度值，并根据所述灰度值确定灰度值方差；
聚焦值确定模块，用于根据所述灰度值方差确定聚焦值，并记录所述物镜的当前位置；
移动位置确定模块，用于基于斐波那契搜索策略，根据所述当前位置以及菲波那切数列确定所述物镜下一步的移动位置；
聚焦完成模块，用于将所述移动位置作为当前位置，返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤，直至所述物镜的移动次数等于所述菲波那切数列的项数，确定聚焦完成。
可选的，所述灰度值方差确定模块具体包括：
灰度值方差确定单元，用于根据公式
Figure BDA0002451639060000031
确定灰度值方差；其中，F为灰度值方差；H为图像高度方向像素值，Height为图像高度；W为宽度方向像素值，Width为图像宽度；i(x,y)为在(x,y)点的灰度值；μ为整个图像平均灰度值。
可选的，还包括：
第一判断模块，用于判断所述物镜的移动次数是否小于2，得到第一判断结果；
调整模块，用于若所述第一判断结果表示为所述物镜的移动次数小于2，调整所述物镜下降至任一位置，并返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤；
移动位置确定模块，用于若所述第一判断结果表示为所述物镜的移动次数不小于2，基于斐波那契搜索策略，根据所述当前位置以及菲波那切数列确定所述物镜下一步的移动位置。
可选的，所述移动位置确定模块具体包括：
移动位置确定单元，用于根据公式
Figure BDA0002451639060000041
其中，li为所述物镜第i步的移动位置；lmin为所述物镜与所述目标距离最小时的物镜位置；Sn-i+1为菲波那切数列中第n-i+1项；i为移动次数，n为菲波那切数列的项数；fmin为最小聚焦值。
可选的，所述聚焦完成模块具体包括：
第二判断单元，用于判断所述物镜的移动次数是否等于所述菲波那切数列的项数，得到第二判断结果；
聚焦完成单元，用于若所述第二判断结果表示为所述物镜的移动次数等于所述菲波那切数列的项数，确定聚焦完成；
步骤返回单元，用于若所述第二判断结果表示为所述物镜的移动次数不等于所述菲波那切数列的项数，将所述物镜移动至所述移动位置，并将所述移动位置作为当前位置，返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提出了一种显微操作自动聚焦方法及系统，选择方差作为图像清晰度评价标准，结合斐波那契搜索策略进行图像搜索，方差相对于基于统计的清晰度评价算法，对噪声具有更低的敏感性，也就是抗噪声干扰能力更强，更稳定。斐波那契搜索策略相对于全局、爬山搜索策略，需要更少的搜索步数，可以找到全局最优解，从而提高搜索效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为实施例一所提供的显微操作自动聚焦方法流程图；
图2为实施例二所提供的另一种显微操作自动聚焦方法流程图；
图3为实施例二所提供的基于斐波那契搜索策略的菲波那切数列搜索示意图；
图4为实施例三所提供的显微操作自动聚焦系统结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种显微操作自动聚焦方法及系统，能够提高抗噪声干扰能力弱，降低搜索步数。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例一
图1为本发明所提供的显微操作自动聚焦方法流程图，如图1所示，一种显微操作自动聚焦方法，包括：
步骤101：获取物镜在当前位置所采集的当前图像。
步骤102：将所述当前图像转换为灰度图。
步骤103：读取所述灰度图内各个像素点的灰度值，并根据所述灰度值确定灰度值方差。
所述步骤103具体包括：根据公式
Figure BDA0002451639060000061
确定灰度值方差；其中，F为灰度值方差；H为图像高度方向像素值，Height为图像高度；W为宽度方向像素值，Width为图像宽度；i(x,y)为在(x,y)点的灰度值；μ为整个图像平均灰度值。
步骤104：根据所述灰度值方差确定聚焦值，并记录所述物镜的当前位置。
所述步骤104之后还包括：判断所述物镜的移动次数是否小于2，若是，调整所述物镜下降至任一位置，并返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤；若否，基于斐波那契搜索策略，根据所述当前位置以及菲波那切数列确定所述物镜下一步的移动位置。
步骤105：基于斐波那契搜索策略，根据所述当前位置以及菲波那切数列确定所述物镜下一步的移动位置。
所述步骤105具体包括：根据公式
Figure BDA0002451639060000062
其中，li为所述物镜第i步的移动位置；lmin为所述物镜与所述目标距离最小时的物镜位置；Sn-i+1为菲波那切数列中第n-i+1项；i为移动次数，n为菲波那切数列的项数；fmin为最小聚焦值。
步骤106：将所述移动位置作为当前位置，返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤，直至所述物镜的移动次数等于所述菲波那切数列的项数，确定聚焦完成。
所述步骤106具体包括：判断所述物镜的移动次数是否等于所述菲波那切数列的项数，若是，确定聚焦完成；若否，将所述物镜移动至所述移动位置，并将所述移动位置作为当前位置，返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤。
实施例二
如图2所示，本发明选择方差作为图像清晰度评价标准，结合斐波那契搜索策略的聚焦算法进行自动聚焦。方差作为基于统计的算法，一般来说相对于基于导数的算法，对噪声具有更低的敏感性。这类方法依靠方差来区分聚焦图像和离焦图像。
计算图像方差之前，需要将RGB图像转为灰度图，然后将灰度图进行处理。
利用OpenCV有函数将原RGB图转为灰度图，相当于将图像降维，减小处理数据量。
因为清晰聚焦的图像有着比模糊图像更大的灰度差异，计算不同图像灰度意义下的方差，将方差函数作为评价函数，能够提高评价清晰度精度。其计算方法如下所示：
Figure BDA0002451639060000071
其中：H为图像高度方向像素值，W为宽度方向像素值，i(x,y)为在(x,y)点的灰度值，μ为整个图像平均灰度值。该函数对噪声比较敏感，图像画面越纯净，函数值越小。
斐波那契搜索策略采用了一个分裂和征服的过程，并且利用了一组菲波那切数列，如图3所示。特别地，S＝{S1,S2,...,Sn}是一组菲波那切数列，按照升序排列；U表示物镜位置的序号，这里n＝max{x:Sx＜U}。初始的两个物镜的位置是l1和l2(此处的物镜位置指物镜相对于目标的高度，具体位置不限，在移动范围内即可)，并且与之对应的聚焦值是f1和f2，对应的菲波那切数列为Sn和Sn-1，令fmin＝min(f1,f2)，并且令lmin是物镜相应的位置。
因此，l3被定义成如下所示：
Figure BDA0002451639060000072
其中，l3指物镜第三次移动的高度值。
采用一种类似的方式，li可以被确定成Sn-i+1，li-1，li-2，fi-1，且fmin＝min(f1,...,fi-1)，li指第i步物镜的位置，并且物镜的位置lmin对应着fmin，当i增加到n的时候。li可用如下公式表示：
Figure BDA0002451639060000081
实施例三
图4为本发明所提供的显微操作自动聚焦系统结构图，如图4所示，一种显微操作自动聚焦系统，包括：
当前图像获取模块401，用于获取物镜在当前位置所采集的当前图像。
转换模块402，用于将所述当前图像转换为灰度图。
灰度值方差确定模块403，用于读取所述灰度图内各个像素点的灰度值，并根据所述灰度值确定灰度值方差。
所述灰度值方差确定模块403具体包括：灰度值方差确定单元，用于根据公式
Figure BDA0002451639060000082
确定灰度值方差；其中，F为灰度值方差；H为图像高度方向像素值，Height为图像高度；W为宽度方向像素值，Width为图像宽度；i(x,y)为在(x,y)点的灰度值；μ为整个图像平均灰度值。
本发明还包括：第一判断模块，用于判断所述物镜的移动次数是否小于2，得到第一判断结果；调整模块，用于若所述第一判断结果表示为所述物镜的移动次数小于2，调整所述物镜下降至任一位置，并返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤；移动位置确定模块，用于若所述第一判断结果表示为所述物镜的移动次数不小于2，基于斐波那契搜索策略，根据所述当前位置以及菲波那切数列确定所述物镜下一步的移动位置。
聚焦值确定模块404，用于根据所述灰度值方差确定聚焦值，并记录所述物镜的当前位置。
移动位置确定模块405，用于基于斐波那契搜索策略，根据所述当前位置以及菲波那切数列确定所述物镜下一步的移动位置。
所述移动位置确定模块405具体包括：移动位置确定单元，用于根据公式
Figure BDA0002451639060000091
其中，li为所述物镜第i步的移动位置；lmin为所述物镜与所述目标距离最小时的物镜位置；Sn-i+1为菲波那切数列中第n-i+1项；i为移动次数，n为菲波那切数列的项数；fmin为最小聚焦值。
聚焦完成模块406，用于将所述移动位置作为当前位置，返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤，直至所述物镜的移动次数等于所述菲波那切数列的项数，确定聚焦完成。
所述聚焦完成模块406具体包括：第二判断单元，用于判断所述物镜的移动次数是否等于所述菲波那切数列的项数，得到第二判断结果；聚焦完成单元，用于若所述第二判断结果表示为所述物镜的移动次数等于所述菲波那切数列的项数，确定聚焦完成；步骤返回单元，用于若所述第二判断结果表示为所述物镜的移动次数不等于所述菲波那切数列的项数，将所述物镜移动至所述移动位置，并将所述移动位置作为当前位置，返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤。
本发明利用方差作为清晰度评价标准，算法设计简单，计算量相对较小，实现起来非常容易。同时结合斐波那契搜索策略，在保证准确聚焦的前提下，有着较高的效率。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种显微操作自动聚焦方法，其特征在于，包括：
获取物镜在当前位置所采集的当前图像；
将所述当前图像转换为灰度图；
读取所述灰度图内各个像素点的灰度值，并根据所述灰度值确定灰度值方差；
根据所述灰度值方差确定聚焦值，并记录所述物镜的当前位置；
基于斐波那契搜索策略，根据所述当前位置以及菲波那切数列确定所述物镜下一步的移动位置；
将所述移动位置作为当前位置，返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤，直至所述物镜的移动次数等于所述菲波那切数列的项数，确定聚焦完成。
2.根据权利要求1所述的显微操作自动聚焦方法，其特征在于，所述读取所述灰度图内各个像素点的灰度值，并根据所述灰度值确定灰度值方差，具体包括：
根据公式
Figure FDA0002451639050000011
确定灰度值方差；其中，F为灰度值方差；H为图像高度方向像素值，Height为图像高度；W为宽度方向像素值，Width为图像宽度；i(x,y)为在(x,y)点的灰度值；μ为整个图像平均灰度值。
3.根据权利要求2所述的显微操作自动聚焦方法，其特征在于，所述根据所述灰度值方差确定聚焦值，并记录所述物镜的当前位置，之后还包括：
判断所述物镜的移动次数是否小于2，得到第一判断结果；
若所述第一判断结果表示为所述物镜的移动次数小于2，调整所述物镜下降至任一位置，并返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤；
若所述第一判断结果表示为所述物镜的移动次数不小于2，基于斐波那契搜索策略，根据所述当前位置以及菲波那切数列确定所述物镜下一步的移动位置。
4.根据权利要求2所述的显微操作自动聚焦方法，其特征在于，所述基于斐波那契搜索策略，根据所述当前位置以及菲波那切数列确定所述物镜下一步的移动位置，具体包括：
根据公式
Figure FDA0002451639050000021
其中，li为所述物镜第i步的移动位置；lmin为所述物镜与所述目标距离最小时的物镜位置；Sn-i+1为菲波那切数列中第n-i+1项；i为移动次数，n为菲波那切数列的项数；fmin为最小聚焦值。
5.根据权利要求4所述的显微操作自动聚焦方法，其特征在于，所述将所述移动位置作为当前位置，返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤，直至所述物镜的移动次数等于所述菲波那切数列的项数，确定聚焦完成，具体包括：
判断所述物镜的移动次数是否等于所述菲波那切数列的项数，得到第二判断结果；
若所述第二判断结果表示为所述物镜的移动次数等于所述菲波那切数列的项数，确定聚焦完成；
若所述第二判断结果表示为所述物镜的移动次数不等于所述菲波那切数列的项数，将所述物镜移动至所述移动位置，并将所述移动位置作为当前位置，返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤。
6.一种显微操作自动聚焦系统，其特征在于，包括：
当前图像获取模块，用于获取物镜在当前位置所采集的当前图像；
转换模块，用于将所述当前图像转换为灰度图；
灰度值方差确定模块，用于读取所述灰度图内各个像素点的灰度值，并根据所述灰度值确定灰度值方差；
聚焦值确定模块，用于根据所述灰度值方差确定聚焦值，并记录所述物镜的当前位置；
移动位置确定模块，用于基于斐波那契搜索策略，根据所述当前位置以及菲波那切数列确定所述物镜下一步的移动位置；
聚焦完成模块，用于将所述移动位置作为当前位置，返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤，直至所述物镜的移动次数等于所述菲波那切数列的项数，确定聚焦完成。
7.根据权利要求6所述的显微操作自动聚焦系统，其特征在于，所述灰度值方差确定模块具体包括：
灰度值方差确定单元，用于根据公式
Figure FDA0002451639050000031
确定灰度值方差；其中，F为灰度值方差；H为图像高度方向像素值，Height为图像高度；W为宽度方向像素值，Width为图像宽度；i(x,y)为在(x,y)点的灰度值；μ为整个图像平均灰度值。
8.根据权利要求7所述的显微操作自动聚焦系统，其特征在于，还包括：
第一判断模块，用于判断所述物镜的移动次数是否小于2，得到第一判断结果；
调整模块，用于若所述第一判断结果表示为所述物镜的移动次数小于2，调整所述物镜下降至任一位置，并返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤；
移动位置确定模块，用于若所述第一判断结果表示为所述物镜的移动次数不小于2，基于斐波那契搜索策略，根据所述当前位置以及菲波那切数列确定所述物镜下一步的移动位置。
9.根据权利要求8所述的显微操作自动聚焦系统，其特征在于，所述移动位置确定模块具体包括：
移动位置确定单元，用于根据公式
Figure FDA0002451639050000032
其中，li为所述物镜第i步的移动位置；lmin为所述物镜与所述目标距离最小时的物镜位置；Sn-i+1为菲波那切数列中第n-i+1项；i为移动次数，n为菲波那切数列的项数；fmin为最小聚焦值。
10.根据权利要求9所述的显微操作自动聚焦系统，其特征在于，所述聚焦完成模块具体包括：
第二判断单元，用于判断所述物镜的移动次数是否等于所述菲波那切数列的项数，得到第二判断结果；
聚焦完成单元，用于若所述第二判断结果表示为所述物镜的移动次数等于所述菲波那切数列的项数，确定聚焦完成；
步骤返回单元，用于若所述第二判断结果表示为所述物镜的移动次数不等于所述菲波那切数列的项数，将所述物镜移动至所述移动位置，并将所述移动位置作为当前位置，返回“获取物镜在当前位置所采集的当前图像”的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN114488520A (zh) * 2021-12-27 2022-05-13 西南技术物理研究所 一种基于成像清晰度的显微镜像差校正装置

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