CN111948784B - 基于爬山法的迭代优化自动调焦方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于爬山法的迭代优化自动调焦方法，通过基于爬山法的迭代优化算法，计算出图像数据库中清晰度评价最值对应的图像及其编号，最后再驱动步进电机移动到此编号对应的位置即聚焦位置处实现调焦，并通过建立数学模型证明了本发明提出的调焦方法在单次搜索时图像清晰度评价的计算时间大于步进电机的转动时间时响应时间更短、效率更高。相较于传统基于爬山算法的闭环控制方式，无需接收反馈信息就能够精准控制，同时本发明能够克服局部极值点问题，且控制更加简单。

Description

基于爬山法的迭代优化自动调焦方法

技术领域

本发明属于数字图像处理技术，具体涉及一种基于爬山法的迭代优化自动调焦方法。

背景技术

自动调焦技术作为现代影像设备的关键技术之一，被广泛运用在地质遥感、工况检测、人脸识别等领域。显微镜作为常见的光学仪器，大部分仍以手动调焦为主。近年来，得益于数字图像处理技术的发展和工业自动化的热潮，基于图像处理的自动调焦方法成为了研究热点。基于图像处理的自动调焦方法是一种融合了光、机、电等多学科的一体化技术，系统响应时间短、调焦精度高，并且不需要使用测距传感器，因此结构简单，控制方便。另外可以充分利用了计算机卓越的控制性能，将控制过程软件化，为后期的优化及二次开发提供了便利。

爬山算法是最一种常见的调焦搜索策略，由于理想的清晰度评价函数峰值点左侧函数单调递增，右侧单调递减，峰值点对应聚焦位置，通过峰值点两侧清晰度评价函数单调性的变化就可以搜索到峰值点，爬山搜索法的缺点在于当清晰度评价函数存在局部极值点时，会出现搜寻到局部极值点导致调焦失败的问题。

发明内容

基于上述现有技术的不足，本发明给出了一种控制简单、能够克服局部极值点问题、无需接收反馈信息就能够精准控制的一种基于爬山法的迭代优化自动调焦方法。

本发明的技术方案为：一种基于爬山法的迭代优化自动调焦方法，包括以下步骤：

步骤1：通过自动调焦软件控制步进电机的旋转，同时以采样间隔t为周期采集图像传感器的图像以1，2，3…连续的编号命名显示在视频显示区并保存在计算机内；

步骤2：步进电机返回起始位置，同时采用基于爬山法的迭代优化算法计算出步骤1中采集的图像数据库中清晰度评价最值对应的图像，从而确定聚焦位置；

步骤3：驱动步进电机运动至聚焦位置。

进一步，所述步骤1中具体包括：

1.1)控制步进电机旋转

在自动调焦软件界面内输入旋转速度sp、旋转方向di、旋转角度an并点击开始对焦按钮，计算机将这三个参数传输至步进电机执行电路、驱动电路控制步进电机按照输入的参数旋转，此时步进电机的转动带动载物台在Z方向的移动以改变物距；

1.2)图像的采集

当步进电机转动时以采样间隔t为周期采集图像，采样间隔t必须大于显微镜的最小分辨率，可用下式计算最大采样间隔t：

其中θ₀表示调焦区间1格所占的角度，w表示步进电机的角速度，a表示调焦旋钮一圈的格数，带入得到：

如果估算调焦位置至小数点后一位，则达到最高精度，此时采样间隔t缩小10倍，因此采样间隔的实际有效范围为：

进一步，所述步骤2的具体过程为：

2.1)步进电机返回起始位置

将步骤1中输入的旋转方向di取反，旋转速度sp和旋转角度an不变，将变化后的3个参数值传输至步进电机执行电路、驱动电路，控制步进电机返回起始位置；

2.2)基于爬山法的迭代优化算法

采用基于爬山法的迭代优化算法，第一第二次搜索过程为：第一次搜索基于图像总数n₁取步长L₁，每次搜索计算的图像幅数为b(b＞3)，分别计算编号为1，1+L₁，1+2L₁，1+3L₁……n₁共b幅图像的清晰度评价值并得出最大值所对应的图片1+kL₁(0＜k＜10)，有清晰度评价函数的单峰性确定第二次的搜索区间[1+(k-1)L₁，1+(k+1)L₁]；重复第一次的搜索过程，确定第二次的搜索步长L₂＝L₁/10，分别计算编号为1+(k-1)L₁，1+(k-1)L₁+L₂，1+(k-1)L₁+2L₂，1+(k-1)L₁+3L₂……1+(k+1)L₁共b幅图像的清晰度评价值并得出最大值所对应的图片1+(k-1)L₁+mL₂(0＜m＜10)，由此确定第三次的搜索区间[1+(k-1)L₁+(m-1)L₂，1+(k-1)L₁+(m+1)L₂]，如此循环往复，直至第n-1次搜索结束后区间的长度小于10，此时进行最后一次即第n次搜索，步距设置为1，搜索结束后输出清晰度评价最值的图片对应的编号N；此方法搜索的次数n的计算公式如下：

最终搜索次数n取满足式6不等式的最小整数。

进一步，所述步骤3的具体过程为：

最终输出的编号N即为聚焦位置，此编号对应步进电机的旋转角度θ为：

θ＝6N·sp·t (7)

将旋转速度sp，旋转方向di，旋转角度an＝θ三个参数通过计算机传输至步进电机执行电路、驱动电路控制步进电机按照输入的参数旋转，最终步进电机运行至聚焦位置结束整个调焦过程。

本发明具有以下技术效果：

本发明集成在基于图像处理的自动调焦软件上，拓展自动调焦功能在光学显微镜上的应用。采用这种方法的实现自动对焦的优点如下：

(1)搜索计算次数n与图像总数n₁呈对数关系，即计算的时间复杂度为对数增长关系，因此尤其适用于大调焦区间内的自动调焦过程。

(2)属于开环控制方式，相较于传统基于爬山算法的闭环控制方式，无需接收反馈信息就能够精准控制，同时本发明能够克服局部极值点问题，控制形式更加简单。

(3)本发明旨在基于机器视觉方法，开展金相图像晶界提取关键技术研究，本发明集成在开发基于机器视觉的金相定量智能分析软件上，有利于最终搭建集检测、识别、标定、评估于一体的自动化分析系统，可直接安装于PC等终端，实现金相图像自动定量检测。

说明书附图

图1为凸透镜模型；

图2为基于图像处理的自动调焦方法的硬件连接图；

图3为清晰度评价函数；

图4为爬山算法原理图；

图5为爬山法的局部极值点；

图6为优化的爬山算法；

图7为自动调焦软件界面图；

图8为基于爬山法的迭代优化算法原理图。

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。

基于图像处理的自动调焦原理介绍：

光学成像设备是一种基于高斯光学成像公式进行调焦以获得清晰图像的设备，高斯光学成像公式的推导基于凸透镜模型(图1)，其中a’，a，f依次表示像距，物距和镜头焦距。

高斯光学成像公式如下：

注：所有水平间距均按照光的方向测量，即镜头前的水平间距为负值，并规定所有向上的间距为正，向下的间距为负。

基于图像处理的自动调焦方法的硬件连接图如图2所示，为了使得光学系统满足高斯光学成像公式，保持像距a’和镜头焦距f不变。计算机一方面连接驱动电路，驱动电路连接步进电机，通过步进电机的转动调节显微镜的旋钮实现调节载物台在Z方向的移动以改变物距a。计算机另一方面连接图像传感器，图像传感器的作用是采集调焦时的图像。

清晰度评价函数与调焦搜索策略是基于图像处理的自动调焦方法的两个关键算法，调焦原理如下：通过步进电机的转动带动载物台在Z方向的移动以改变物距，采集图像传感器的图像并计算清晰度评价值，评价值越大代表越靠近聚焦位置，借助调焦搜索策略搜索图像的清晰度评价最值即聚焦位置以实现自动调焦。

清晰度评价函数是衡量图像质量的优劣的指标，调焦过程中越靠近聚焦位置，图像越清晰、细节越丰富；远离聚焦位置时，图像越模糊、细节越少、对比度越小。聚焦的图像拥有更多的细节与轮廓，因此清晰度评价值大。离焦的图像细节少，清晰度评价值小。理想的清晰度评价函数具有5个特性。在本发明中规定将图像从RGB彩色域转换到灰度二值域后f(x，y)表示图像f对应像素点(x，y)的灰度值，D(f)定义为图像的清晰度评价函数。

(1)无偏性：如图3所示，理想的清晰度评价函数有且仅存在一个极大值点。极大值对应的聚焦位置x₀与光学系统实际聚焦位置x′间的偏差ε大小体现了清晰度评价函数无偏性的优劣，理想情况下ε＝0。

(2)单峰性：理想的清晰度评价函数极大值点左侧曲线单调递增，右侧单调递减。

(3)鲁棒性：反应背景光源变化、放大倍率变化、噪声等外界条件变化时，清晰度评价函数的抗干扰能力，清晰度评价函数鲁棒性越强则性能越优异。

(4)灵敏度：清晰度评价函数在极大值点附近的斜率越大，则灵敏度越高。灵敏度越高反应了清晰度评价函数在聚焦位置附近分辨细微离焦的能力越强。做一条平行于x轴，纵坐标值等于极大值一半的水平线与清晰度评价函数相交，产生的两个交点的连线长度用半宽度δ表示，半宽度δ越小，灵敏度则越大，δ不存在，则灵敏度较差。

(5)计算量：计算量小的清晰度评价函数能大大提升调焦的效率。

本发明通过实验最终选择了Brenner梯度函数作为金相组织的清晰度评价函数，Brenner梯度函数计算一幅像素为600万的图像所需的计算时间约为1.5s。

调焦搜索策略是对清晰度评价最值图像即聚焦位置的搜索策略，爬山算法是最一种常见的调焦搜索策略，由于理想的清晰度评价函数峰值点左侧函数单调递增，右侧单调递减，峰值点对应聚焦位置，通过峰值点两侧清晰度评价函数单调性的变化就可以搜索到峰值点，如图4所示，爬山搜索法原理如下：

假设焦点的调焦的搜索区间是[a₀，b₀]，设置搜索次数n(n＞0)与每次的搜索步长L_n。第一次搜索时，从a₀处向右搜索，每隔L₁的步长确定一个测试点a_k+1，a_k+1＝a_k+L₁(k≥0)，并计算其清晰度评价值f(a_k+1)。如果f(a_k+1)＞f(a_k)，则继续向右搜索。如果f(a_k+1)＜f(a_k)，则证明聚焦位置在区间[a_k-1，a_k+1]间。返回到a_k-1处准备第二次搜索。设置第二次搜索的步长L₂(L₂＜L₁)从a_k-1处出发，重复上述搜索过程，直到第n次搜索的步长L_n满足精度要求，此时最后一次搜索的极值点便是聚焦位置。

爬山搜索法的缺点如图5所示，当清晰度评价函数存在局部极值点时，如图所示，当搜索到第4个点时，由于D(a₄)＜D(a₃)，此时根据爬山算法的原理极值点位于区间[a₃，a₄]，显而易见，最终则搜寻到局部极值点导致调焦失败。

爬山算法之所以会陷入局部极值的原因是当爬山算法一旦搜索到清晰度评价值小于前一个点便返回造成的，忽略了实际的清晰度评价函数并不是理想状态下的单峰性。优化的爬山算法如图6所示：从a₁点出发，以等步长走完全长直到a_n+k点，记录下清晰度评价值的极值点a_n-1。然后回到极值点位置的前一点a_n-2。此时新的搜索区间为[a_n-2，a_n]，缩小步长，重复上述操作，直到步长满足精度要求，最后一次的搜索时的极值点便是聚焦位置。

本发明提出了一种基于爬山法的迭代优化自动调焦搜索方法，仅需三次控制步进电机即可实现调焦，过程如下：清晰度评价函数的单峰性表明当步进电机遍历整个调焦区间时有且仅会产生一幅清晰度评价最值的图像，即以图像的清晰度评价值为纵坐标，图像的调焦位置作为横坐标，将离散点放在此二维坐标系中时理想情况下有且仅存在一个极大值点，因此控制步进电机在整个调焦区间内转动，以采样间隔为周期采集图像并以连续的整数命名保存。通过基于爬山法的迭代优化算法，计算出图像数据库中清晰度评价最值对应的图像及其编号，最后再驱动步进电机移动到此编号对应的位置即聚焦位置处实现调焦，并通过建立数学模型证明了本发明提出的调焦方法在单次搜索时图像清晰度评价的计算时间大于步进电机的转动时间时响应时间更短、效率更高。

图7为自动调焦软件界面图，其中参数设置区的作用是控制步进电机按照输入的参数转动，视频显示区的作用是显示调焦时的实时图像，调焦曲线显示区的作用是显示基于爬山法的迭代优化自动调焦搜索方法的清晰度评价曲线。

步骤1：通过自动调焦软件控制步进电机的旋转，同时以采样间隔t为周期采集图像传感器的图像以1，2，3…连续的编号命名显示在视频显示区并保存在计算机内。

(1)控制步进电机旋转

在自动调焦软件界面内输入旋转速度sp、旋转方向di(CW为顺时针旋转，CCW为逆时针旋转)、旋转角度an并点击开始对焦按钮，计算机将这三个参数传输至步进电机执行电路、驱动电路控制步进电机按照输入的参数旋转，此时步进电机的转动带动载物台在Z方向的移动以改变物距。

(2)图像的采集

当步进电机转动时以采样间隔t为周期采集图像，采样间隔t必须大于显微镜的最小分辨率，可用下式计算最大采样间隔t：

其中θ₀表示调焦区间1格所占的角度，w表示步进电机的角速度，a表示调焦旋钮一圈的格数，带入得到：

如果估算调焦位置至小数点后一位，则达到最高精度，此时采样间隔t缩小10倍，因此采样间隔的实际有效范围为：

步骤2：步进电机返回起始位置，同时采用基于爬山法的迭代优化算法计算出步骤1中采集的图像数据库中清晰度评价最值对应的图像，从而确定聚焦位置。

(1)步进电机返回起始位置

将步骤1中输入的旋转方向di取反，旋转速度sp和旋转角度an不变，将变化后的3个参数值传输至步进电机执行电路、驱动电路，控制步进电机返回起始位置。

(2)基于爬山法的迭代优化算法

由于图像数据庞大，因此不可能遍历所有图像并计算器清晰度评价值而求其最值，这样效率底下，且没有任何意义。于是采用基于爬山法的迭代优化算法，第1第2次搜索的原理如图8所示：第一次搜索基于图像总数n₁取步长L₁，每次搜索计算的图像幅数为b(b＞3)，分别计算编号为1，1+L₁，1+2L₁，1+3L₁……n₁共b幅图像的清晰度评价值并得出最大值所对应的图片1+kL₁(0＜k＜10)，有清晰度评价函数的单峰性确定第二次的搜索区间[1+(k-1)L₁，1+(k+1)L₁]。重复第一次的搜索过程，确定第二次的搜索步长L₂＝L₁/10，分别计算编号为1+(k-1)L₁，1+(k-1)L₁+L₂，1+(k-1)L₁+2L₂，1+(k-1)L₁+3L₂……1+(k+1)L₁共b幅图像的清晰度评价值并得出最大值所对应的图片1+(k-1)L₁+mL₂(0＜m＜10)，由此确定第三次的搜索区间[1+(k-1)L₁+(m-1)L₂，1+(k-1)L₁+(m+1)L₂]，如此循环往复，直至第n-1次搜索结束后区间的长度小于10，此时进行最后一次即第n次搜索，步距设置为1，搜索结束后输出清晰度评价最值的图片对应的编号N。此方法搜索的次数n的计算公式如下：

最终搜索次数n取满足式6不等式的最小整数。

步骤3：驱动步进电机运动至聚焦位置

(1)最终输出的编号N即为聚焦位置，此编号对应步进电机的旋转角度θ为：

θ＝6N·sp·t (7)

将旋转速度sp，旋转方向di，旋转角度an＝θ三个参数通过计算机传输至步进电机执行电路、驱动电路控制步进电机按照输入的参数旋转，最终步进电机运行至聚焦位置结束整个调焦过程。

本发明通过与传统的基于图像处理自动调焦算法相比得出以下结论：

(1)假设基于传统爬山算法的搜索过程与本发明提出的搜索过程搜索的次数b(本发明统一为b＝10次)和每次搜索的步长相同。

(2)为了规避局部极值点对搜索结果的影响，这两种搜索算法每次的搜索过程都是全局搜索。

(3)不考虑步进电机的加速与减速时间，即步进电机转过的角度正比于时间。

(4)传统爬山算法每次返回的距离为当次搜索区间长度的一半。

其中：a表示显微镜微调旋钮转一圈的格数，a₁表示焦点的搜索区间，sp表示步进电机的转速，t₂表示清晰度评价函数的计算时间。T₁表示传统爬山算法所需的调焦时间，T₂表示本发明提出的调焦算法所需的调焦时间。

在本题中，将a₁＝160格，sp＝10rpm，a＝360°格带入得到

通过实验得知t₂≈1.5s，因此得到T₁-T₂＞＞0，即当每次搜索图像清晰度评价的计算时间大于步进电机的转动时间时，本发明的调焦时间明显优于传统的调焦方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (3)

1.一种基于爬山法的迭代优化自动调焦方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：通过自动调焦软件控制步进电机的旋转，同时以采样间隔t为周期采集图像传感器的图像并以1，2，3…连续的编号命名显示在视频显示区并保存在计算机内；

步骤2：步进电机返回起始位置，同时采用基于爬山法的迭代优化算法计算出步骤1中采集的图像数据库中清晰度评价最值对应的图像，从而确定聚焦位置；

步骤3：驱动步进电机运动至聚焦位置；

所述步骤2的具体过程为：

2.1)步进电机返回起始位置

将步骤1中输入的旋转方向di取反、旋转速度sp和旋转角度an不变，将变化后的三个参数传输至步进电机执行电路、驱动电路，控制步进电机返回起始位置；

2.2)基于爬山法的迭代优化算法

采用基于爬山法的迭代优化算法，第一第二次搜索过程为：第一次搜索基于图像总数n1取步长L₁，分别计算编号为1，1+L₁，1+2L₁，1+3L₁……n₁共b幅图像的清晰度评价值并得出最大值所对应的图片1+kL₁，0＜k＜10，由清晰度评价函数的单峰性确定第二次的搜索区间[1+(k-1)L₁，1+(k+1)L₁]；重复第一次的搜索过程，确定第二次的搜索步长L₂＝L₁/10，分别计算编号为1+(k-1)L₁，1+(k-1)L₁+L₂，1+(k-1)L₁+2L₂，1+(k-1)L₁+3L₂，……1+(k+1)L₁共b幅图像的清晰度评价值并得出最大值所对应的图片1+(k-1)L₁+mL₂，0＜m＜10，由此确定第三次的搜索区间[1+(k-1)L₁+(m-1)L₂，1+(k-1)L₁+(m+1)L₂]，如此循环往复，直至第n-1次搜索结束后区间的长度小于10，此时进行最后一次即第n次搜索，步长设置为1，搜索结束后输出清晰度评价最值的图片对应的编号N；此方法搜索的次数n的计算公式如下：

最终搜索次数n取满足式(6)不等式的最小整数。

2.根据权利要求1所述的一种基于爬山法的迭代优化自动调焦方法，其特征在于，所述步骤1中具体包括：

1.1)控制步进电机旋转

在自动调焦软件界面内输入旋转速度sp、旋转方向di、旋转角度an并点击开始对焦按钮，计算机将这三个参数传输至步进电机执行电路、驱动电路控制步进电机按照输入的参数旋转，此时步进电机的转动带动载物台在Z方向的移动以改变物距；

1.2)图像的采集

当步进电机转动时以采样间隔t为周期采集图像，采样间隔t必须大于显微镜的最小分辨率，可用下式计算最大采样间隔t：

其中θ₀表示调焦区间1格所占的角度，w表示步进电机的角速度，a表示调焦旋钮一圈的格数，代入得到：

如果估算调焦位置至小数点后一位，则达到最高精度，此时t扩大10倍，因此采样间隔的实际有效范围为：

3.根据权利要求1所述的一种基于爬山法的迭代优化自动调焦方法，其特征在于，所述步骤3的具体过程为：

最终输出的编号N即为聚焦位置，此编号对应步进电机的旋转角度θ为：

θ＝6N·sp·t (7)

将旋转速度sp、旋转方向di、旋转角度an＝θ三个参数通过计算机传输至步进电机执行电路、驱动电路控制步进电机按照输入的参数旋转，最终步进电机运行至聚焦位置结束整个调焦过程。

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