CN112911133B - 一种内窥镜对焦方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种内窥镜对焦方法及装置。该内窥镜对焦方法包括：在内窥镜物镜的移动范围内选取采样位置，将内窥镜物镜移动至采样位置处对目标物进行成像，并确定采样位置对应的清晰度值，利用设定的高斯函数模型对采样位置和采样位置对应的清晰度值进行高斯曲线拟合，获得目标高斯曲线，根据目标高斯曲线的峰值确定目标对焦位置，并将内窥镜物镜移动至目标对焦位置。由于内窥镜物镜的位置与在该位置处获取的目标物的成像图像的清晰度值之间的关系曲线在理论上是高斯曲线，在高斯曲线的峰值处的清晰度值最大并且仅需要采集少量数据即可拟合出目标高斯曲线，因此，可以根据目标高斯曲线的峰值实现快速准确的对焦。

Description

一种内窥镜对焦方法及装置

技术领域

本申请实施例涉及光学成像技术领域，尤其涉及一种内窥镜对焦方法及装置。

背景技术

光学成像在各个领域有着广泛的应用，例如，照相机、显微镜等，这些设备都需要进行对焦才能清晰成像，例如，以共聚焦显微内窥镜为例。共聚焦显微内窥镜是一种精密光学仪器，其包括两个关键部件：共聚焦主机和共聚焦探头。由于共聚焦显微内窥成像系统在制造和装配过程中不可避免地存在误差，在每次将共聚焦探头连接上共聚焦主机后，都需要进行自动对焦，以找到合适的对焦位置。

相关技术中，在对设备进行对焦时，通常使用传统爬山搜索法或变步长爬山搜索法来寻找合适的对焦位置。然而，爬山搜索法是一种常规的搜索方法，其本质是盲目试探性的搜索。如果爬坡步长设置不合理，需要花费较长的时间才能找到目标值，这会增加用户的等待时间，降低用户的体验。此外，爬山搜索法是一种局部择优法，容易受到局部极值的干扰而不能找到全局最优解，可能导致对焦不准确。精密光学仪器对焦位置精度在毫厘之间，对焦稍微不准确将可能导致图像质量的严重劣化。

发明内容

本申请实施例提供一种内窥镜对焦方法及装置，用以在光学成像过程中快速、准确地确定合适的对焦位置，提高对焦的准确度以及对焦的速度。

第一方面，本申请实施例提供了一种内窥镜对焦方法，其包括：

在内窥镜物镜的移动范围内选取采样位置，其中，所述采样位置的数量大于或者等于4；

将所述内窥镜物镜移动至所述采样位置处对目标物进行成像，并确定所述采样位置对应的清晰度值；

利用设定的高斯函数模型对所述采样位置和所述采样位置对应的清晰度值进行高斯曲线拟合，获得目标高斯曲线，其中，所述目标高斯曲线用于表征清晰度值与所述内窥镜物镜的移动范围内的全部位置的变化关系；

根据所述目标高斯曲线的峰值确定目标对焦位置，并将所述内窥镜物镜移动至所述目标对焦位置。

可选的，在本申请的一种实施例中，所述内窥镜物镜通过驱动器进行驱动，所述根据所述目标高斯曲线的峰值确定目标对焦位置包括：

确定所述目标高斯曲线的目标峰值位置，并将所述驱动器可驱动所述内窥镜物镜至所述目标峰值位置最近的位置确定为所述目标对焦位置。

可选的，在本申请的一种实施例中，所述在内窥镜物镜的移动范围内选取采样位置包括：

将所述内窥镜物镜的移动范围均匀划分为至少四个采样区域；

在每个所述采样区域内分别选取至少一个采样位置。

可选的，在本申请的一种实施例中，所述采样区域的数量与所述目标高斯曲线的波峰数量满足：M₁≥(3*M₂+1)，其中，M₁表示所述采样区域的数量，M₂表示所述目标高斯曲线的波峰数量。

可选的，在本申请的一种实施例中，当所述目标高斯曲线的波峰数量为1时，所述高斯函数模型为：

其中，a₀为所述目标高斯曲线波峰的峰高，u₀为所述目标高斯曲线波峰对应的位置，b₀为所述目标高斯曲线波的形状调整参数，c₀为所述目标高斯曲线向上的偏移量。

可选的，在本申请的一种实施例中，当所述目标高斯曲线的波峰数量为2时，所述高斯函数模型为：

其中，a₁和a₂分别为所述目标高斯曲线的两个波峰的峰高，u₀和u₁分别为所述目标高斯曲线两个波峰对应的位置，b₁和b₂分别为所述目标高斯曲线两个波的形状调整参数，c₁为所述目标高斯曲线向上的偏移量。

可选的，在本申请的一种实施例中，当所述目标高斯曲线的波峰数量为3时，所述高斯函数模型为：

其中，a₃、a₄和a₅分别为所述目标高斯曲线的三个波峰的峰高，u₃、u₄和u₅分别为所述目标高斯曲线三个波峰对应的位置，b₃、b₄和b₅分别为所述目标高斯曲线的三个波的形状调整参数，c₂表示所述目标高斯曲线向上的偏移量。

可选的，在本申请的一种实施例中，所述确定所述采样位置对应的清晰度值包括：

获得所述内窥镜物镜移动至所述采样位置处对所述目标物进行成像的采样图像数据；

根据设定的卷积核模型对所述采样图像数据进行卷积操作，得到卷积图像数据；

将所述卷积图像数据中的像素值均值确定为所述采样位置对应的清晰度值。

可选的，在本申请的一种实施例中，所述采样图像数据包括多帧图像数据，对应的，所述根据设定的卷积核模型对所述采样图像数据进行卷积操作，得到卷积图像数据包括：

将所述多帧图像数据按像素取中值，获得取中图像数据；

根据设定的卷积核模型对所述取中图像数据进行卷积操作，得到卷积图像数据。

第二方面，本申请实施例提供了一种内窥镜对焦装置，其包括：

物镜位置选取模块，用于在内窥镜物镜的移动范围内选取采样位置，其中，所述采样位置的数量大于或者等于4；

清晰度确定模块，用于将所述内窥镜物镜移动至所述采样位置处，对目标物进行成像，并确定所述采样位置对应的清晰度值；

高斯曲线拟合模块，用于利用设定的高斯函数模型对所述采样位置和所述采样位置对应的清晰度值进行高斯曲线拟合，获得目标高斯曲线，其中，所述目标高斯曲线用于表征清晰度值与所述内窥镜物镜的移动范围内的全部位置的变化关系；

对焦位置确定模块，用于根据所述目标高斯曲线的峰值确定目标对焦位置，并将所述内窥镜物镜移动至所述目标对焦位置。

可选的，在本申请的一种实施例中，所述内窥镜物镜通过驱动器进行驱动，所述对焦位置确定模块具体用于：

确定所述目标高斯曲线的目标峰值位置，并将所述驱动器可驱动所述内窥镜物镜至所述目标峰值位置最近的位置确定为所述目标对焦位置。

可选的，在本申请的一种实施例中，所述物镜位置选取模块具体用于：

将所述内窥镜物镜的移动范围均匀划分为至少四个采样区域；

在每个所述采样区域内分别选取至少一个采样位置。

可选的，在本申请的一种实施例中，所述采样区域的数量与所述目标高斯曲线的波峰数量满足：M₁≥(3*M₂+1)，其中，M₁表示所述采样区域的数量，M₂表示所述目标高斯曲线的波峰数量。

可选的，在本申请的一种实施例中，当所述目标高斯曲线的波峰数量为1时，所述高斯函数模型为：

其中，a₀为所述目标高斯曲线波峰的峰高，u₀为所述目标高斯曲线波峰对应的位置，b₀为所述目标高斯曲线波的形状调整参数，c₀为所述目标高斯曲线向上的偏移量。

可选的，在本申请的一种实施例中，当所述目标高斯曲线的波峰数量为2时，所述高斯函数模型为：

其中，a₁和a₂分别为所述目标高斯曲线的两个波峰的峰高，u₀和u₁分别为所述目标高斯曲线两个波峰对应的位置，b₁和b₂分别为所述目标高斯曲线两个波的形状调整参数，c₁为所述目标高斯曲线向上的偏移量。

可选的，在本申请的一种实施例中，当所述目标高斯曲线的波峰数量为3时，所述高斯函数模型为：

其中，a₃、a₄和a₅分别为所述目标高斯曲线的三个波峰的峰高，u₃、u₄和u₅分别为所述目标高斯曲线三个波峰对应的位置，b₃、b₄和b₅分别为所述目标高斯曲线的三个波的形状调整参数，c₂表示所述目标高斯曲线向上的偏移量。

可选的，在本申请的一种实施例中，所述清晰度确定模块具体用于：

获得所述内窥镜物镜移动至所述采样位置处对所述目标物进行成像的采样图像数据；

根据设定的卷积核模型对所述采样图像数据进行卷积操作，得到卷积图像数据；

将所述卷积图像数据中的像素值均值确定为所述采样位置对应的清晰度值。

可选的，在本申请的一种实施例中，所述采样图像数据包括多帧图像数据，所述清晰度确定模块具体用于：

将所述多帧图像数据按像素取中值，获得取中图像数据；

根据设定的卷积核模型对所述取中图像数据进行卷积操作，得到卷积图像数据。

本申请实施例中，通过在内窥镜物镜的移动范围内选取采样位置，将内窥镜物镜移动至采样位置处对目标物进行成像，并确定采样位置对应的清晰度值，利用设定的高斯函数模型对采样位置和采样位置对应的清晰度值进行高斯曲线拟合，获得目标高斯曲线，进而，根据目标高斯曲线的峰值确定目标对焦位置，并将内窥镜物镜移动至目标对焦位置。由于内窥镜物镜的位置与在该位置处获取的目标物的成像图像的清晰度值之间的关系曲线在理论上是高斯曲线，在高斯曲线的峰值处的清晰度值最大，因此可以根据高斯曲线的峰值确定需要将内窥镜物镜移动的目标对焦位置，实现准确对焦。此外，由于仅需要采集少量的内窥镜物镜位置数据以及对应的清晰度值即可拟合出反映物镜的位置和成像清晰度值之间的关系的目标高斯曲线，因此可以快速地确定需要将内窥镜物镜移动的目标对焦位置，实现快速对焦。

附图说明

后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本申请实施例的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比值绘制的。附图中：

图1为本申请实施例一提供的一种内窥镜对焦方法的流程图；

图2为本申请实施例二提供的一种内窥镜对焦方法的流程图；

图3为本申请实施例六提供的一种内窥镜对焦装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。

实施例一

图1为本申请实施例一提供的一种内窥镜对焦方法，该内窥镜对焦方法可以由内窥镜中的对焦装置执行，也可以由内窥镜中的其他装置执行，本实施例对此不做限定。如图1所示，本实施例提供的内窥镜对焦方法可以包括：

步骤101、在内窥镜物镜的移动范围内选取采样位置。其中，采样位置的数量大于或者等于4。

本实施例中，内窥镜物镜可以是由若干个透镜组合而成的一个透镜组，也可以是单独一个透镜。内窥镜物镜的移动范围是指在对焦过程中为了调整对焦位置而可驱动内窥镜物镜移动的范围。内窥镜物镜的移动范围可以依据内窥镜的设计参数和加工工艺精度以及装配精度确定。

本实施例中，内窥镜物镜的采样位置可以使用内窥镜物镜的最左侧点、中心、最右侧点或者内窥镜物镜上的其他点距内窥镜物镜移动范围内的起点位置的距离来表示。例如，内窥镜物镜的移动范围为[0,40]并且在某一位置处内窥镜物镜的中心距起点位置0的距离为5um，则内窥镜物镜的当前位置可以表示为5um。

在本实施例中，对选取采样位置的方式不做限定。例如，可在内窥镜物镜的移动范围内随机选取采样位置；也可按照预设距离间隔等间隔地在内窥镜物镜的移动范围内选取采样位置。其中，按照预设距离间隔选取采样位置，可以保证选取的采样位置分布的均匀性，有利于提高对焦的准确度。

步骤102、将内窥镜物镜移动至采样位置处对目标物进行成像，并确定采样位置对应的清晰度值。

本实施例中，清晰度值可以是一种对焦评价函数，即内窥镜物镜处于某一位置时系统对焦程度优劣的度量。可以将内窥镜物镜分别移动至每个采样位置处，在每个采样位置处对目标物进行成像，获得采样图像数据，并根据采样图像数据进行清晰度值的计算，以确定采样位置对应的清晰度值。其中，清晰度值的计算方法不限，可根据实际应用需求进行合理选择。

步骤103、利用设定的高斯函数模型对采样位置和采样位置对应的清晰度值进行高斯曲线拟合，获得目标高斯曲线。其中，目标高斯曲线用于表征清晰度值与内窥镜物镜的移动范围内的全部位置的变化关系。

在本实施例中，可以采用不同类型的高斯函数模型进行拟合。例如，高斯函数模型可以为y(x)，x表示内窥镜物镜的采样位置，y表示清晰度值。当采用不同类型的高斯函数模型时，拟合出的目标高斯曲线可能不同。选取合适类型的高斯函数模型进行拟合，可以使得拟合出的目标高斯曲线更准确地表征清晰度值与内窥镜物镜的全部位置的变化关系。

步骤104、根据目标高斯曲线的峰值确定目标对焦位置，并将内窥镜物镜移动至目标对焦位置。

本实施例中，目标高斯曲线的峰值对应的清晰度值相对更高，因此可根据目标高斯曲线的峰值确定目标对焦位置。当目标高斯曲线包括多个峰值时，可根据清晰度值最大的峰值确定目标对焦位置。

本实施例通过在内窥镜物镜的移动范围内选取采样位置，将内窥镜物镜移动至采样位置处对目标物进行成像，并确定采样位置对应的清晰度值，利用设定的高斯函数模型对采样位置和采样位置对应的清晰度值进行高斯曲线拟合，获得目标高斯曲线，进而，根据目标高斯曲线的峰值确定目标对焦位置，并将内窥镜物镜移动至目标对焦位置。由于内窥镜物镜的位置与在该位置处获取的目标物的成像图像的清晰度值之间的关系曲线在理论上是高斯曲线，在高斯曲线的峰值处的清晰度值最大，因此可以根据高斯曲线的峰值准确地确定需要将内窥镜物镜移动的目标对焦位置，实现准确对焦。此外，由于仅需要采集少量的内窥镜物镜位置数据以及对应的清晰度值即可拟合出反映物镜的位置和对应的清晰度值之间的关系的目标高斯曲线，因此可以快速地确定需要将内窥镜物镜移动的目标对焦位置，实现快速对焦。

实施例二

图2为本申请实施例二提供的内窥镜对焦方法的流程图。如图2所示，本实施例提供的内窥镜对焦方法，可以包括：

步骤200、选定用于拟合目标高斯曲线的设定的高斯函数模型。

本实施例中，设定的高斯函数模型用于进行目标高斯曲线的拟合，设定的高斯函数模型可以为单峰高斯函数模型、双峰高斯函数模型、三峰高斯函数模型或更多波峰数量的高斯函数模型中的一种。其中，单峰高斯函数模型、双峰高斯函数模型、三峰高斯函数模型或更多波峰数量的高斯函数模型可分别拟合出具有1个、2个、3个或者多个波峰的目标高斯曲线，可根据实际应用需求进行合理选择。

可选的，当目标高斯曲线的波峰数量为1时，高斯函数模型为：

其中，a₀为目标高斯曲线波峰的峰高，u₀为目标高斯曲线波峰对应的位置，b₀为目标高斯曲线波的形状调整参数，c₀为目标高斯曲线向上的偏移量。

可选的，当目标高斯曲线的波峰数量为2时，高斯函数模型为：

其中，a₁和a₂分别为目标高斯曲线的两个波峰的峰高，u₀和u₁分别为目标高斯曲线两个波峰对应的位置，b₁和b₂分别为目标高斯曲线两个波的形状调整参数，c₁为目标高斯曲线向上的偏移量。

可选的，当目标高斯曲线的波峰数量为3时，高斯函数模型为：

其中，a₃、a₄和a₅分别为目标高斯曲线的三个波峰的峰高，u₃、u₄和u₅分别为目标高斯曲线三个波峰对应的位置，b₃、b₄和b₅分别为目标高斯曲线的三个波的形状调整参数，c₂表示目标高斯曲线向上的偏移量。

步骤201、根据设定的高斯函数模型确定内窥镜物镜的采样位置的最低数量，并在内窥镜物镜的移动范围内选取采样位置。

本实施例中，采样位置可以是在内窥镜物镜的移动范围内内窥镜物镜可移动到达的任意位置。例如，若内窥镜物镜可以在驱动器的驱动下在其移动范围内移动，采样位置可以是在内窥镜物镜的移动范围内驱动器可驱动内窥镜物镜到达的任意位置。采样位置的最低数量可根据设定的高斯函数模型所确定，即根据目标高斯曲线的波峰数量所确定。当目标高斯曲线的波峰数量为M₂时，需要选取至少(3*M₂+1)个采样位置。

例如，当设定的高斯函数模型为单峰高斯函数模型时，需要选取至少四个采样位置；当设定的高斯函数模型为双高斯函数模型时，需要选取至少七个采样位置；当设定的高斯函数模型为三峰高斯函数模型时，需要选取至少十个采样位置。

本实施例中，在采样位置数量大于最低数量要求的情况下，选取尽可能多的采样位置进行目标高斯曲线拟合，所拟合出的目标高斯曲线对清晰度值与内窥镜物镜的位置的变化关系表征的精度会更高，进而使得使用最终确定的目标对焦位置进行对焦的效果也会更好。

可选的，由于所选取的采样位置的数量越多，会导致用于进行高斯曲线拟合的数据越多，确定目标对焦位置的耗时也会随之增加。因此为达到到拟合程度较高、目标高斯曲线拟合耗时较少等效果，设定的高斯函数模型可以优选为双峰高斯函数模型或三峰高斯函数模型。

本实施例中，由于采样位置的分布越均匀，则使用设定的高斯函数模型拟合出的目标高斯曲线的拟合程度越好，因此为均匀选取采样位置，在内窥镜物镜的移动范围内选取采样位置包括，可以包括：

将内窥镜物镜的移动范围均匀划分为至少四个采样区域；在每个采样区域内分别选取至少一个采样位置。

例如，可以将内窥镜物镜的移动范围均匀划分为四个采样区域、五个采样区域、六个采样区域等。由于在每个采样区域内选取内窥镜物镜的至少一个采样位置，因此当采样区域越多时，最终选取的采样位置在内窥镜物镜的移动范围内的分布也会更为均匀。

可选的，由于采样位置的最低数量根据目标高斯曲线的波峰数量所确定，因此对应的，将内窥镜物镜的移动范围均匀划分的采样区域的数量与目标高斯曲线的波峰数量也可满足：M₁≥(3*M₂+1)，其中，M₁表示采样区域的数量，M₂表示目标高斯曲线的波峰数量。

通过使采样区域的数量与目标高斯曲线的波峰数量满足：M₁≥(3*M₂+1)，可以避免数据集中在内窥镜物镜的移动范围的某一部分，提高目标高斯曲线的拟合程度。

步骤202、将内窥镜物镜移动至采样位置处对目标物进行成像，并确定采样位置对应的清晰度值。

本实施例中，确定采样位置对应的清晰度值，可以包括：

子步骤202a，获得内窥镜物镜移动至采样位置处对目标物进行成像的采样图像数据。

子步骤202b，根据设定的卷积核模型对采样图像数据进行卷积操作，得到卷积图像数据。

子步骤202c，将卷积图像数据中的像素值均值确定为采样位置对应的清晰度值。

下面列举两种应用场景对上述子步骤进行具体说明，当然，此处只是示例性说明，并不代表本申请局限于此。

可选的，在一种应用场景中，采样图像数据可以包括一帧图像数据，对应的，子步骤202b可以包括：根据设定的卷积核模型对该一帧图像数据进行卷积操作，得到卷积图像数据。

在本应用场景中，由于在每个位置处仅获取一帧图像数据作为采样图像数据，图像数据获取时间较短，并且数据量较少，因此可以提高确定采样位置对应的清晰度值的计算速度，有利于缩短整个对焦过程所需耗费的时间。

可选的，在另一种应用场景中，采样图像数据可包括多帧图像数据，对应的，子步骤202b可以包括：将所述多帧图像数据按像素取中值，获得取中图像数据；根据设定的卷积核模型对取中图像数据进行卷积操作，得到卷积图像数据。

在该应用场景中，可选的，可在采样位置处通过内窥镜物镜获取N帧图像数据{I_n|n＝1，2，…，N₁}，其中，I_n具有H行W列像素。

然后，通过式对N帧图像数据{I_n|n＝1，2，…，N₁}按像素取像素值的中值，得到取中图像数据I^m，根据设定的卷积核模型对取中图像数据进行卷积操作，得到卷积图像数据。

按像素取像素值的中值的公式为：I^m(i，j)＝median{I_n(i，j)|n＝1，2，…，N₁}。

其中，1≤i≤H，1≤j≤W，median函数为取中值函数。

例如，当获取三帧图像数据{I_n|n＝1，2，3}，并且每帧图像数据具有2行2列像素，其中，第一帧图像数据I₁为

第二帧图像数据I₂为

第二帧图像数据I₃为

为了便于表述，将左上角位置的像素称为第一像素，将右上角位置的像素称为第二像素，将左下角位置的像素称为第三像素，将右下角位置的像素称为第四像素。

根据前述按像素取像素值的中值的公式I^m(i，j)＝median{I_n(i，j)|n＝1，2，…，N₁}可以计算得出，第一像素对应的像素值得中值为26，第二像素对应的像素值的中值为75，第三像素对应的像素值的中值为32，第四像素对应的像素值的中值为62，因此最终得到取中图像数据I^m为

在本应用场景中，通过对在每个采样位置处获取的多帧图像数据进行处理得到取中图像数据，并根据取中图像数据确定采样位置对应的清晰度值，可以在一定程度上消除图像噪声的干扰，提高确定采样位置对应的清晰度值的准确度。

可选的，子步骤202b中设定的卷积核模型可以为：

KN＝[1 … 0 … -2 … 0 … 1]；

其中，矩阵元素1与矩阵元素-2之间0的个数为K个，当一个采样位置的采样图像数据包括一帧图像数据时，K可根据每个采样位置的图像数据直接确定；当一个采样位置的采样图像数据包括多帧图像数据时，K根据每个采样位置对应的取中图像数据所确定。例如，当K为0时，矩阵KN具体为[1 -2 1]；当K为1时，矩阵KN具体为[1 0 -2 0 -1]；当K为2时，矩阵KN具体为[1 0 0 -2 0 0 -1]。通过按照这种方式确定矩阵KN，充分利用了采样图像数据本身的信息，可以使得获得的采样图像数据的清晰度值更大。

此处，列举一个示例说明如何确定K的值，当然，此处只是示例性说明。

可选的，可以统计每个采样位置对应的采样图像数据或者取中图像数据的中间一行数据中每对相邻的极大值像素与极小值像素之间的间隔像素数；将每个位置对应的间隔像素数的众数减去1得到的值确定为每个位置对应的K。

具体的，采样图像数据具有H行W列像素，可取采样图像数据的第H/2行数据，统计该行数据中每对相邻的极大值像素与极小值像素之间的间隔像素数，将这些间隔像素数中出现次数最多的间隔像素数确定为目标间隔像素数，将目标间隔像素数减去1得到的值确定为K。通过按照这种方式确定K的取值，可以使得对于同一采样图像数据，图像的清晰度值最大，对于不同的采样图像数据，图像清晰度值差别最大，更容易区分对焦程度的好坏。

下面以采样图像数据具有16行16列像素，并且第8行像素为25、65、80、50、60、85、62、20、50、165、170、70、20、85、205、210为例进行说明如何确定K的取值。首先，根据该行像素数据，可以得到在该行数据中相邻极大值像素核极小值像素之间的间隔像素数分别为2、1、2、2、3、2、3。根据所得到的间隔像素数，可以确定目标间隔像素数，即这些间隔像素数的众数为2，由此可以将K的取值确定为1。

步骤203、利用设定的高斯函数模型对采样位置和采样位置对应的清晰度值进行高斯曲线拟合，获得目标高斯曲线。其中，目标高斯曲线用于表征清晰度值与内窥镜物镜的移动范围内的全部位置的变化关系。

步骤204、根据目标高斯曲线的峰值确定目标对焦位置，并将内窥镜物镜移动至目标对焦位置。

本实施例中，由于采用不同类型的高斯函数模型进行拟合时，拟合出的目标高斯曲线的波峰数量不同。当目标高斯曲线的波峰数量为1时，可以将目标高斯曲线的峰值对应的位置确定为目标峰值位置。当拟合出的目标高斯曲线的波峰数量为2、3或更多时，可以将目标高斯曲线的峰值中最大峰值对应的位置确定为目标对焦位置。

本实施例中，内窥镜物镜通过驱动器进行驱动，根据目标高斯曲线的峰值确定目标对焦位置可以包括：确定目标高斯曲线的目标峰值位置，并将驱动器可驱动内窥镜物镜至目标峰值位置最近的位置确定为目标对焦位置。

内窥镜物镜可以在驱动器的驱动下在其移动范围内移动，内窥镜物镜的位置与驱动器的移动位置一一对应。本实施例对驱动器的具体类型不做限定，例如，驱动器可以是步进电机。

由于成像系统软硬件性能的限制，可能无法通过驱动器将内窥镜物镜移动至目标高斯曲线的峰值中最大峰值对应的位置，因此为了尽可能提高对焦的效果，可将驱动器可驱动内窥镜物镜至目标高斯曲线的峰值中最大峰值对应的位置最近的位置确定为目标对焦位置。

本实施例根据设定的高斯函数模型可拟合出的目标高斯曲线对应的峰值数量可确定出采样位置以及采样区域的最低数量，并从均匀分布的采样区域中选取采样位置，可提高采样位置分布的均匀性，提高目标高斯曲线的拟合程度。通过对一采样位置进行多次成像获得多帧采样图像数据，并根据多帧采样图像数据计算采样位置对应的清晰度值，有利于提高清晰度值计算的准确性，从而提高最终的聚焦效果；通过优选双峰高斯函数模型或者三峰高斯函数模型，可在保证目标高斯曲线拟合程度很高的前提下，减少相关数据获取及处理的时间，减少整个聚焦过程所耗费的时间。

实施例三

本实施例中，内窥镜物镜由步进电机驱动，分别使用步进电机的移动范围、步进电机的位置以及步进电机的单位位移表示内窥镜物镜的移动范围、内窥镜物镜的位置和内窥镜物镜的单位位移，并且步进电机的移动范围为[R^l,R^r]。

首先：选取高斯函数模型

然后，在步进电机的移动范围[R^l,R^r]选取N(N≥4)个位置{P_n|n＝1,2,…,N}，并且确保

这四个区间内各有至少一个位置。即可将步进电机的移动范围[R^l,R^r]划分为四个区间

在每个区间内各选取至少一个位置，以使得在步进电机的移动范围[R^l,R^r]选取N(N≥4)个位置{P_n|n＝1,2,…,N}。

将步进电机移动到第n(1≤n≤N)个位置P_n，在该位置对目标物进行成像并确定第n(1≤n≤N)个位置P_n对应的清晰度值C_n。

随后，采用单峰高斯函数模型

对{(P_n,C_n)|n＝1,2,…,N}进行高斯曲线拟合，确定目标高斯曲线，其中，a₀为目标高斯曲线波峰的峰高，u₀为目标高斯曲线波峰对应的位置，b₀为目标高斯曲线波的形状调整参数，c₀为目标高斯曲线向上的偏移量。具体地，将{(P_n,C_n)|n＝1,2,…,N}中的P_n代入x并将C_n代入y，求得a₀、u₀、b₀、c₀的值。

在确定的高斯函数曲线中，当x取值为u₀时，y达到峰值，即当步进电机的位置取值为u₀时，对应的清晰度值最大，因此可以将u₀确定为目标峰值位置P。由于受到步进电机单位移动距离的限制，可以将步进电机可驱动内窥镜物镜至目标峰值位置最近的位置确定为目标对焦位置P*。例如，步进电机的单位移动距离为1um，可以取u₀最近的整数作为步进电机的目标对焦位置P*。当步进电机移动至该目标对焦位置P*时，由步进电机驱动的内窥镜物镜也移动至最佳对焦位置，由此实现快速准确的对焦。

实施例四

本实施例中，内窥镜物镜由步进电机驱动，分别使用步进电机的移动范围、步进电机的位置以及步进电机的单位位移表示内窥镜物镜的移动范围、内窥镜物镜的位置和内窥镜物镜的单位位移，并且步进电机的移动范围为[R^l,R^r]。

首先：选取高斯函数模型

然后，在步进电机的移动范围[R^l,R^r]选取N(N≥7)个位置{P_n|n＝1,2,…,N}，确保

这七个区间内各有至少一个位置。即将步进电机的移动范围[R^l,R^r]划分为七个区间

在每个区间内各选取至少一个位置，以使得在步进电机的移动范围[R^l,R^r]选取N(N≥7)个位置{P_n|n＝1,2,…,N}。

移动步进电机到第n(1≤n≤N)个位置P_n，在该位置对目标物进行成像并确定第n(1≤n≤N)个位置P_n对应的清晰度值C_n。

随后，采用双峰高斯函数模型

对{(P_n,C_n)|n＝1,2,…,N}进行高斯曲线拟合，确定目标高斯曲线，其中，a₁和a₂分别为目标高斯曲线的两个波峰的峰高，u₀和u₁分别为目标高斯曲线两个波峰对应的位置，b₁和b₂分别为目标高斯曲线两个波的形状调整参数，c₁为目标高斯曲线向上的偏移量。具体地，将{(P_n,C_n)|n＝1,2,…,N}中的P_n代入x并将C_n代入y，求得a₁、a₂、u₁、u₂、b₁、b₂、c的值。

在确定的目标高斯曲线中，当目标高斯曲线的两个波峰的峰高a₁和a₂中a₁最大时，将可以将u₁确定为目标峰值位置P；当a₁和a₂中a₂最大时，可以将将u₂确定为目标峰值位置P。由于受到步进电机单位移动距离的限制，可以将步进电机可驱动内窥镜物镜至目标峰值位置最近的位置确定为目标对焦位置P*。例如，步进电机的单位移动距离为1um，可以取u₁或u₂最近的整数作为步进电机的目标对焦位置P*。当步进电机移动至该目标对焦位置P*时，由步进电机驱动的内窥镜物镜也移动至最佳对焦位置，由此实现快速准确的对焦。

实施例五

本实施例中，内窥镜物镜由步进电机驱动，分别使用步进电机的移动范围、步进电机的位置以及步进电机的单位位移表示内窥镜物镜的移动范围、内窥镜物镜的位置和内窥镜物镜的单位位移，并且步进电机的移动范围为[R^l,R^r]。

首先：选取高斯函数模型

然后，在步进电机的移动范围[R^l,R^r]选取N(N≥10)个位置{P_n|n＝1,2,…,N}，确保

这十个区间内各有至少一个位置。即，将步进电机的移动范围[R^l,R^r]划分为十个空间

在每个区间内各选取至少一个位置，以使得在步进电机的移动范围[R^l,R^r]选取N(N≥10)个位置{P_n|n＝1,2,…,N}。

移动步进电机到第n(1≤n≤N)个位置P_n，在该位置对目标物进行成像并确定第n(1≤n≤N)个位置P_n对应的清晰度值C_n。

随后，采用三峰高斯函数模型

对{(P_n,C_n)|n＝1,2,…,N}进行高斯曲线拟合，确定目标高斯曲线，其中，a₃、a₄和a₅分别为目标高斯曲线的三个波峰的峰高，u₃、u₄和u₅分别为目标高斯曲线三个波峰对应的位置，b₃、b₄和b₅分别为目标高斯曲线的三个波的形状调整参数，c₂表示所述目标高斯曲线向上的偏移量。具体地，将{(P_n,C_n)|n＝1,2,…,N}中的P_n代入x并将C_n代入y，求得a₃、a₄、a₅、u₃、u₄、u₅、b₃、b₄、b₅、c₂的值。

在确定的目标高斯曲线中，当目标高斯曲线的三个波峰的峰高a₃、a₄和a₅中a₃最大时，将u₃确定为目标峰值位置P；当a₃、a₄和a₅中a₄最大时，将u₄确定为目标峰值位置P，当a₃、a₄和a₅中a₅最大时，将u₅确定为目标对焦位置P。由于受到步进电机单位移动距离的限制，可以将步进电机可驱动内窥镜物镜至目标峰值位置最近的位置确定为目标对焦位置P*。例如，步进电机的单位移动距离为1um，可以取u₃、u₄和u₅最近的整数作为步进电机的目标对焦位置P*。当步进电机移动至该目标对焦位置P*时，由步进电机驱动的内窥镜物镜也移动至最佳对焦位置，由此实现快速准确的对焦。

实施例六

图3为本申请实施例六提供的内窥镜对焦装置的结构示意图。如图3所示，本实施例提供的对焦装置，可以包括：

物镜位置选取模块301，用于在内窥镜物镜的移动范围内选取采样位置，其中，采样位置的数量大于或者等于4；

清晰度确定模块302，用于将内窥镜物镜移动至采样位置处，对目标物进行成像，并确定采样位置对应的清晰度值；

高斯曲线拟合模块303，用于利用设定的高斯函数模型对采样位置和采样位置对应的清晰度值进行高斯曲线拟合，获得目标高斯曲线，其中，目标高斯曲线用于表征清晰度值与内窥镜物镜的移动范围内的全部位置的变化关系；

对焦位置确定模块304，用于根据目标高斯曲线的峰值确定目标对焦位置，并将内窥镜物镜移动至目标对焦位置。

可选的，内窥镜物镜通过驱动器进行驱动，对焦位置确定模块304具体用于：

确定目标高斯曲线的目标峰值位置，并将驱动器可驱动内窥镜物镜至目标峰值位置最近的位置确定为目标对焦位置。

可选的，物镜位置选取模块301具体用于：

将内窥镜物镜的移动范围均匀划分为至少四个采样区域；

在每个采样区域内分别选取至少一个采样位置。

可选的，采样区域的数量与目标高斯曲线的波峰数量满足：M₁≥(3*M₂+1)，其中，M₁表示采样区域的数量，M₂表示目标高斯曲线的波峰数量。

可选的，当目标高斯曲线的波峰数量为1时，高斯函数模型为：

其中，a₀为目标高斯曲线波峰的峰高，u₀为目标高斯曲线波峰对应的位置，b₀为目标高斯曲线波的形状调整参数，c₀为目标高斯曲线向上的偏移量。

可选的，当目标高斯曲线的波峰数量为2时，高斯函数模型为：

其中，a₁和a₂分别为目标高斯曲线的两个波峰的峰高，u₀和u₁分别为目标高斯曲线两个波峰对应的位置，b₁和b₂分别为目标高斯曲线两个波的形状调整参数，c₁为目标高斯曲线向上的偏移量。

可选的，当目标高斯曲线的波峰数量为3时，高斯函数模型为：

其中，a₃、a₄和a₅分别为目标高斯曲线的三个波峰的峰高，u₃、u₄和u₅分别为目标高斯曲线三个波峰对应的位置，b₃、b₄和b₅分别为目标高斯曲线的三个波的形状调整参数，c₂表示目标高斯曲线向上的偏移量。

可选的，清晰度确定模块302具体用于：

获得内窥镜物镜移动至采样位置处对目标物进行成像的采样图像数据；

根据设定的卷积核模型对采样图像数据进行卷积操作，得到卷积图像数据；

将卷积图像数据中的像素值均值确定为采样位置对应的清晰度值。

可选的，采样图像数据包括多帧图像数据，清晰度确定模块302具体用于：

将多帧采样图像数据按像素取中值，获得取中图像数据；

根据设定的卷积核模型对取中图像数据进行卷积操作，得到卷积图像数据。

本实施例提供的对焦装置，用于执行实施例一至实施例四所提供的内窥镜对焦方法，其技术原理和技术效果类似，此处不再赘述。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定事务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行事务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (9)

1.一种内窥镜对焦方法，其特征在于，包括：

在内窥镜物镜的移动范围内选取采样位置，其中，所述采样位置的数量大于或者等于4；

将所述内窥镜物镜移动至所述采样位置处对目标物进行成像，并确定所述采样位置对应的清晰度值；

利用设定的高斯函数模型对所述采样位置和所述采样位置对应的清晰度值进行高斯曲线拟合，获得目标高斯曲线，其中，所述目标高斯曲线用于表征清晰度值与所述内窥镜物镜的移动范围内的全部位置的变化关系；

根据所述目标高斯曲线的峰值确定目标对焦位置，并将所述内窥镜物镜移动至所述目标对焦位置；

其中，所述确定所述采样位置对应的清晰度值包括：

获得所述内窥镜物镜移动至所述采样位置处对所述目标物进行成像的采样图像数据；

根据设定的卷积核模型对所述采样图像数据进行卷积操作，得到卷积图像数据；所述设定的卷积核模型为KN＝[1…0…-2…0…]，矩阵元素1与矩阵元素-2之间0的个数为K个；其中，统计每个所述采样位置对应的所述采样图像数据的中间一行数据中每对相邻的极大值像素与极小值像素之间的间隔像素数，将每个位置对应的间隔像素数的众数减去1得到的值确定为每个位置对应的K；

将所述卷积图像数据中的像素值均值确定为所述采样位置对应的清晰度值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述内窥镜物镜通过驱动器进行驱动，所述根据所述目标高斯曲线的峰值确定目标对焦位置包括：

确定所述目标高斯曲线的目标峰值位置，并将所述驱动器可驱动所述内窥镜物镜至所述目标峰值位置最近的位置确定为所述目标对焦位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在内窥镜物镜的移动范围内选取采样位置包括：

将所述内窥镜物镜的移动范围均匀划分为至少四个采样区域；

在每个所述采样区域内分别选取至少一个采样位置。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采样区域的数量与所述目标高斯曲线的波峰数量满足：M₁≥(3*M₂+1)，其中，M₁表示所述采样区域的数量，M₂表示所述目标高斯曲线的波峰数量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述目标高斯曲线的波峰数量为1时，所述高斯函数模型为：

其中，a₀为所述目标高斯曲线波峰的峰高，u₀为所述目标高斯曲线波峰对应的位置，b₀为所述目标高斯曲线波的形状调整参数，c₀为所述目标高斯曲线向上的偏移量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述目标高斯曲线的波峰数量为2时，所述高斯函数模型为：

其中，a₁和a₂分别为所述目标高斯曲线的两个波峰的峰高，u₀和u₁分别为所述目标高斯曲线两个波峰对应的位置，b₁和b₂分别为所述目标高斯曲线两个波的形状调整参数，c₁为所述目标高斯曲线向上的偏移量。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述目标高斯曲线的波峰数量为3时，所述高斯函数模型为：

其中，a₃、a₄和a₅分别为所述目标高斯曲线的三个波峰的峰高，u₃、u₄和u₅分别为所述目标高斯曲线三个波峰对应的位置，b₃、b₄和b₅分别为所述目标高斯曲线的三个波的形状调整参数，c₂表示所述目标高斯曲线向上的偏移量。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采样图像数据包括多帧图像数据，对应的，所述根据设定的卷积核模型对所述采样图像数据进行卷积操作，得到卷积图像数据包括：

将所述多帧图像数据按像素取中值，获得取中图像数据；

根据设定的卷积核模型对所述取中图像数据进行卷积操作，得到卷积图像数据。

9.一种内窥镜对焦装置，其特征在于，包括：

物镜位置选取模块，用于在内窥镜物镜的移动范围内选取采样位置，其中，所述采样位置的数量大于或者等于4；

清晰度确定模块，用于将所述内窥镜物镜移动至所述采样位置处，对目标物进行成像，并确定所述采样位置对应的清晰度值；其中，所述确定所述采样位置对应的清晰度值包括：

获得所述内窥镜物镜移动至所述采样位置处对所述目标物进行成像的采样图像数据；

根据设定的卷积核模型对所述采样图像数据进行卷积操作，得到卷积图像数据；所述设定的卷积核模型为KN＝[1…0…-2…0…]，矩阵元素1与矩阵元素-2之间0的个数为K个；其中，统计每个所述采样位置对应的所述采样图像数据的中间一行数据中每对相邻的极大值像素与极小值像素之间的间隔像素数，将每个位置对应的间隔像素数的众数减去1得到的值确定为每个位置对应的K；

将所述卷积图像数据中的像素值均值确定为所述采样位置对应的清晰度值；

高斯曲线拟合模块，用于利用设定的高斯函数模型对所述采样位置和所述采样位置对应的清晰度值进行高斯曲线拟合，获得目标高斯曲线，其中，所述目标高斯曲线用于表征清晰度值与所述内窥镜物镜的移动范围内的全部位置的变化关系；

对焦位置确定模块，用于根据所述目标高斯曲线的峰值确定目标对焦位置，并将所述内窥镜物镜移动至所述目标对焦位置。

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