CN112995517A - 一种高精准显微图像自动聚焦方法及系统、计算机设备 - Google Patents

一种高精准显微图像自动聚焦方法及系统、计算机设备 Download PDF

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CN112995517A CN202110268972.9A CN202110268972A CN112995517A CN 112995517 A CN112995517 A CN 112995517A CN 202110268972 A CN202110268972 A CN 202110268972A CN 112995517 A CN112995517 A CN 112995517A
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Abstract

本发明公开一种高精准显微图像自动聚焦方法及系统、计算机设备，该方法基于显微图像感兴趣区域来计算显微图像的清晰度值，可以提高单幅显微图像清晰度计算的准确度，同时节省计算时间，提高计算效率；基于感兴趣区域在显微图像中的位置计算相邻视野显微图像重叠区域的大小，从而动态调整重叠区域的宽度，一方面可以确保重叠区域包含足够的纹理信息，使显微图像清晰度计算准确，另一方面可以提高计算效率；本发明考虑到相邻视野间重叠区域显微图像内容相同，且相邻视野间位置变化不大，聚焦位置基本不变，因此采用上一视野得到的最佳聚焦位置作为当前视野的预聚焦位置，可显著节省聚焦所需的时间。

Description

一种高精准显微图像自动聚焦方法及系统、计算机设备
技术领域
本发明涉及显微图像处理技术领域，尤其是一种高精准显微图像自动聚焦方法及系统、计算机设备。
背景技术
从十七世纪初制造出第一台光学显微镜，到二十世纪初设计出第一台透视电子显微镜，人类对微观世界的探索逐渐深入。随着电子技术的迅猛发展，一些透射电子显微镜的分辨率能够达到亚埃级，人们可以清晰的看到原子的结构。由于获得的图像分辨率越来越高，显微镜逐渐在医学研究和生物学等领域中被广泛使用。随之也带来一个问题，得到的图像分辨率越高，显微镜的景深越小。在小景深条件下，样本表面任何轻微的起伏或硬件平台任何的精度缺陷都会导致无法获取到清晰图像，尤其是在全样本大范围视野扫描过程中，图像质量及扫描速度更是无法有效保证，这已经成为目前制约显微图像数字化及人工智能识别中的一个极为关键的因素。因此，在极小景深条件下，如何基于图像数据反馈进行光路系统在焦状态评估，并能在全样本数千个视野高速扫描过程中保持图像的在焦状态，是目前急需解决的问题。
发明内容
本发明提供一种高精准显微图像自动聚焦方法及系统、计算机设备，用于克服现有技术中在极小景深条件下无法兼顾扫描速度和图像质量等缺陷。
为实现上述目的，本发明提出一种高精准显微图像自动聚焦方法，包括：
S1：采集当前视野下的N张显微图像，根据感兴趣区域计算所述显微图像的清晰度值，将最大清晰度值对应的显微图像作为当前视野下的聚焦显微图像，所述聚焦显微图像对应的Z轴位置作为当前视野下的最佳聚焦位置；
S2：将玻片载物台移动到下一视野，并将上一视野得到的最佳聚焦位置作为当前视野的预聚焦位置，在预聚焦位置采集当前视野的预聚焦显微图像，预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像具有相互重叠区域；相互重叠区域的大小根据上一视野的聚焦显微图像的感兴趣区域的位置进行调整；
S3：分别计算预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度值，获得预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度差值；
S4：将所述清晰度差值与预先设定的阈值进行比较，若所述清晰度差值小于预先设定的阈值，则将预聚焦位置作为最佳聚焦位置，预聚焦显微图像作为聚焦显微图像，并返回继续执行S2；若所述清晰度差值大于预设的阈值，则往下执行S5；
S5：计算显微镜物镜沿Z轴方向的移动步长，并计算上一视野聚焦显微图像和当前视野预聚焦显微图像中相互重叠区域的差值图像，根据所述差值图像计算所述差值图像的特征值，根据所述特征值判定当前视野的失焦方向；
S6：根据所述失焦方向和移动步长移动显微镜物镜，并重新采集当前视野的显微图像作为预聚焦显微图像，并返回执行S3和S4。
为实现上述目的，本发明提出一种高精准显微图像自动聚焦系统，包括：
初始聚焦模块，用于采集当前视野下的N张显微图像，根据感兴趣区域计算所述显微图像的清晰度值，将最大清晰度值对应的显微图像作为当前视野下的聚焦显微图像，所述聚焦显微图像对应的Z轴位置作为当前视野下的最佳聚焦位置；
预聚焦模块，用于将玻片载物台移动到下一视野，并将上一视野得到的最佳聚焦位置作为当前视野的预聚焦位置，在预聚焦位置采集当前视野的预聚焦显微图像，预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像具有相互重叠区域；相互重叠区域的大小根据上一视野的聚焦显微图像的感兴趣区域的位置进行调整；
清晰度差值计算模块，用于分别计算预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度值，获得预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度差值；
判定模块，用于将所述清晰度差值与预先设定的阈值进行比较，若所述清晰度差值小于预先设定的阈值，则将预聚焦位置作为最佳聚焦位置，预聚焦显微图像作为聚焦显微图像，并返回继续执行预聚焦模块；若所述清晰度差值大于预设的阈值，则往下执行移动步长计算模块；
移动步长计算模块，用于计算显微镜物镜沿Z轴方向的移动步长，并计算上一视野聚焦显微图像和当前视野预聚焦显微图像中相互重叠区域的差值图像，根据所述差值图像计算所述差值图像的特征值，根据所述特征值判定当前视野的失焦方向；
重聚焦模块，用于根据所述失焦方向和移动步长移动显微镜物镜，并重新采集当前视野的显微图像作为预聚焦显微图像，并返回执行清晰度差值计算模块和判定模块。
为实现上述目的，本发明提出一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述方法的步骤。
为实现上述目的，本发明提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果有：
本发明提供的高精准显微图像自动聚焦方法，采用走-停的扫描方式对玻片样本数千个视野进行快速聚焦扫描，获得高质量全画幅显微图像；该自动聚焦方法基于显微图像感兴趣区域来计算显微图像的清晰度值，可以提高单幅显微图像清晰度计算的准确度，同时节省计算时间，提高计算效率；基于感兴趣区域在显微图像中的位置计算相邻视野显微图像重叠区域的大小，从而动态调整重叠区域的宽度，一方面可以确保重叠区域包含足够的纹理信息，使显微图像清晰度计算准确，另一方面可以提高计算效率；本发明考虑到相邻视野间重叠区域显微图像内容相同，且相邻视野间位置变化不大，聚焦位置基本不变，因此采用上一视野得到的最佳聚焦位置作为当前视野的预聚焦位置，可显著节省聚焦所需的时间。
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，下面将对实施例或现有技术描述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的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明提供的高精准显微图像自动聚焦方法的流程图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
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的一部分实施例，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作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。
另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
本发明提出一种高精准显微图像自动聚焦方法，如图1所示，包括：
S1：采集当前视野下的N张显微图像，根据感兴趣区域计算显微图像的清晰度值，将最大清晰度值对应的显微图像作为当前视野下的聚焦显微图像，聚焦显微图像对应的Z轴位置作为当前视野下的最佳聚焦位置；N≥2。
共计算获得N个清晰度值，从该N个清晰度值中选取最大值对应的显微图像作为当前视野下的聚焦显微图像。
最大清晰度值，即N个清晰度值中的最大值。
S2：将玻片载物台移动到下一视野，并将上一视野得到的最佳聚焦位置作为当前视野的预聚焦位置，在预聚焦位置采集当前视野的预聚焦显微图像，预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像具有相互重叠区域；相互重叠区域的大小根据上一视野的聚焦显微图像的感兴趣区域的位置进行调整；
S3：分别计算预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度值，获得预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度差值；
S4：将清晰度差值与预先设定的阈值进行比较，若清晰度差值小于预先设定的阈值，则将预聚焦位置作为最佳聚焦位置，预聚焦显微图像作为聚焦显微图像，并返回继续执行S2；若清晰度差值大于预设的阈值，则往下执行S5；
S5：计算显微镜物镜沿Z轴方向的移动步长，并计算上一视野聚焦显微图像和当前视野预聚焦显微图像中相互重叠区域的差值图像，根据所述差值图像计算所述差值图像的特征值，根据所述特征值判定当前视野的失焦方向；
S6：根据失焦方向和移动步长移动显微镜物镜，并重新采集当前视野的显微图像作为预聚焦显微图像，并返回执行S3和S4。
本发明提供的高精准显微图像自动聚焦方法，采用走-停的扫描方式对玻片样本数千个视野进行快速聚焦扫描，获得高质量全画幅显微图像。本轮走-停扫描过程中最后一个视野作为下轮走-停扫描的起始视野，重复上述S2～S6，直到完成整个玻片样本的全片扫描。
在其中一个实施例中，对于步骤S1，根据感兴趣区域计算所述显微图像的清晰度值，包括：
S11：利用感兴趣区域检测算法检测所述显微图像中的感兴趣区域，得到N张显微图像对应的N个感兴趣区域；
S12：利用清晰度评价函数计算每个感兴趣区域对应的清晰度值，并用感兴趣区域对应的清晰度值表示整个显微图像的清晰度值。
在步骤S1中，在扫描起始视野，利用高倍率数字扫描仪采集当前视野下的N张显微图像。高倍率数字扫描仪包括高倍率数字显微镜、玻片载物台和高精度XYZ三轴运动控制系统。
在某个实施例中，清晰度评价函数为梯度函数、灰度方差函数、能量函数和熵函数中的一种。
在下一个实施例中，对于步骤S2，相互重叠区域的大小根据上一视野的聚焦显微图像的感兴趣区域的位置进行调整，计算公式如下：
Figure BDA0002973492640000071
式中，w表示重叠区域默认宽度；w′表示重叠区域实际宽度；W表示显微图像的宽度；Wroi表示感兴趣区域的宽度。重叠区域的高度与显微图像的高度保持一致。
在步骤S2中，根据预先设定的步长和运动轨迹，将高倍率数字扫描仪中玻片载物台移动到下一个视野。
在另一个实施例中，对于步骤S3，分别计算预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度值，包括：
利用清晰度评价函数分别计算预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度值。
在步骤S3中假设相邻两个视野的两幅图像重叠区域分别为I1和I2，对应的清晰度值分别为S1和S2，则清晰度差值ΔS＝|S1-S2|。
在下一个实施例中，对于步骤S5，计算上一视野聚焦显微图像和当前视野预聚焦显微图像中相互重叠区域的差值图像，根据所述差值图像计算所述差值图像的特征值，包括：
设上一视野聚焦显微图像和当前视野预聚焦显微图像中相互重叠区域分别为I1和I2，则差值图像I＝I2-I1，根据差值图像计算差值图像的特征值为：
Figure BDA0002973492640000081
式中，feature表示差值图像的特征值；f(·)表示差值图像的边缘特征提取函数；∑(·)表示对提取的边缘特征的像素求和；m和n分别表示差值图像的宽度和高度。
考虑到两幅显微图像的差值图像在正离焦和负离焦条件下边缘特征存在差异，本发明采用两幅显微图像的差值图像的边缘特征属性来描述失焦的方向。
在某个实施例中，对于步骤S5，计算显微镜物镜沿Z轴方向的移动步长，包括：
根据所述清晰度差值dif、显微镜物镜默认移动速率V以及速率因子α计算显微镜物镜沿Z轴方向的移动步长v为：
v＝α×V×dif2。
在步骤S6中，根据失焦方向和移动步长移动显微镜物镜，并重新采集当前视野的显微图像作为预聚焦显微图像，分别计算重新采集的预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度值，获得预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度差值；将该清晰度差值与预先设定的阈值进行比较，若该清晰度差值小于预先设定的阈值，则将预聚焦位置作为最佳聚焦位置，预聚焦显微图像作为聚焦显微图像，结束本轮走-停扫描并返回继续执行S2；若所述清晰度差值大于预设的阈值，则往下执行S5、S6，循环，直到结束本轮走-停扫描。
本发明还提出一种高精准显微图像自动聚焦系统，包括：
初始聚焦模块，用于采集当前视野下的N张显微图像，根据感兴趣区域计算所述显微图像的清晰度值，将最大清晰度值对应的显微图像作为当前视野下的聚焦显微图像，所述聚焦显微图像对应的Z轴位置作为当前视野下的最佳聚焦位置；
预聚焦模块，用于将玻片载物台移动到下一视野，并将上一视野得到的最佳聚焦位置作为当前视野的预聚焦位置，在预聚焦位置采集当前视野的预聚焦显微图像，预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像具有相互重叠区域；相互重叠区域的大小根据上一视野的聚焦显微图像的感兴趣区域的位置进行调整；
清晰度差值计算模块，用于分别计算预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度值，获得预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度差值；
判定模块，用于将所述清晰度差值与预先设定的阈值进行比较，若所述清晰度差值小于预先设定的阈值，则将预聚焦位置作为最佳聚焦位置，预聚焦显微图像作为聚焦显微图像，并返回继续执行预聚焦模块；若所述清晰度差值大于预设的阈值，则往下执行移动步长计算模块；
移动步长计算模块，用于计算显微镜物镜沿Z轴方向的移动步长，并计算上一视野聚焦显微图像和当前视野预聚焦显微图像中相互重叠区域的差值图像，根据所述差值图像计算所述差值图像的特征值，根据所述特征值判定当前视野的失焦方向；
重聚焦模块，用于根据所述失焦方向和移动步长移动显微镜物镜，并重新采集当前视野的显微图像作为预聚焦显微图像，并返回执行清晰度差值计算模块和判定模块。
在其中一个实施例中，在初始聚焦模块中，根据感兴趣区域计算所述显微图像的清晰度值，包括：
S11：利用感兴趣区域检测算法检测所述显微图像中的感兴趣区域，得到N张显微图像对应的N个感兴趣区域；
S12：利用清晰度评价函数计算每个感兴趣区域对应的清晰度值，并用感兴趣区域对应的清晰度值表示整个显微图像的清晰度值。
在初始聚焦模块中，在扫描起始视野，利用高倍率数字扫描仪采集当前视野下的N张显微图像。高倍率数字扫描仪包括高倍率数字显微镜、玻片载物台和高精度XYZ三轴运动控制系统。
在某个实施例中，清晰度评价函数为梯度函数、灰度方差函数、能量函数和熵函数中的一种。
在下一个实施例中，在预聚焦模块中，相互重叠区域的大小根据上一视野的聚焦显微图像的感兴趣区域的位置进行调整，计算公式如下：
Figure BDA0002973492640000101
式中，w表示重叠区域默认宽度；w′表示重叠区域实际宽度；W表示显微图像的宽度；Wroi表示感兴趣区域的宽度。重叠区域的高度与显微图像的高度保持一致。
在预聚焦模块中，根据预先设定的步长和运动轨迹，将高倍率数字扫描仪中玻片载物台移动到下一个视野。
在另一个实施例中，在清晰度差值计算模块中，分别计算预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度值，包括：
利用清晰度评价函数分别计算预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度值。
在清晰度差值计算模块中假设相邻两个视野的两幅图像重叠区域分别为I1和I2，对应的清晰度值分别为S1和S2，则清晰度差值ΔS＝|S1-S2|。
在下一个实施例中，在移动步长计算模块中，计算上一视野聚焦显微图像和当前视野预聚焦显微图像中相互重叠区域的差值图像，根据所述差值图像计算所述差值图像的特征值，包括：
设上一视野聚焦显微图像和当前视野预聚焦显微图像中相互重叠区域分别为I1和I2，则差值图像I＝I2-I1，根据差值图像计算差值图像的特征值为：
Figure BDA0002973492640000111
式中，feature表示差值图像的特征值；f(·)表示差值图像的边缘特征提取函数；∑(·)表示对提取的边缘特征的像素求和；m和n分别表示差值图像的宽度和高度。
考虑到两幅显微图像的差值图像在正离焦和负离焦条件下边缘特征存在差异，本发明采用两幅显微图像的差值图像的边缘特征属性来描述失焦的方向。
在某个实施例中，在移动步长计算模块中，计算显微镜物镜沿Z轴方向的移动步长，包括：
根据所述清晰度差值dif、显微镜物镜默认移动速率V以及速率因子α计算显微镜物镜沿Z轴方向的移动步长v为：
v＝α×V×dif2。
在重聚焦模块中，根据失焦方向和移动步长移动显微镜物镜，并重新采集当前视野的显微图像作为预聚焦显微图像，分别计算重新采集的预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度值，获得预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度差值；将该清晰度差值与预先设定的阈值进行比较，若该清晰度差值小于预先设定的阈值，则将预聚焦位置作为最佳聚焦位置，预聚焦显微图像作为聚焦显微图像，结束本轮走-停扫描并返回继续执行预聚焦模块；若所述清晰度差值大于预设的阈值，则往下执行移动步长计算模块、重聚焦模块，循环，直到结束本轮走-停扫描。
本发明还提出一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述方法的步骤。
本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述方法的步骤。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种高精准显微图像自动聚焦方法，其特征在于，包括：
S1：采集当前视野下的N张显微图像，根据感兴趣区域计算所述显微图像的清晰度值，将最大清晰度值对应的显微图像作为当前视野下的聚焦显微图像，所述聚焦显微图像对应的Z轴位置作为当前视野下的最佳聚焦位置；
S2：将玻片载物台移动到下一视野，并将上一视野得到的最佳聚焦位置作为当前视野的预聚焦位置，在预聚焦位置采集当前视野的预聚焦显微图像，预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像具有相互重叠区域；相互重叠区域的大小根据上一视野的聚焦显微图像的感兴趣区域的位置进行调整；
S3：分别计算预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度值，获得预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度差值；
S4：将所述清晰度差值与预先设定的阈值进行比较，若所述清晰度差值小于预先设定的阈值，则将预聚焦位置作为最佳聚焦位置，预聚焦显微图像作为聚焦显微图像，并返回继续执行S2；若所述清晰度差值大于预设的阈值，则往下执行S5；
S5：计算显微镜物镜沿Z轴方向的移动步长，并计算上一视野聚焦显微图像和当前视野预聚焦显微图像中相互重叠区域的差值图像，根据所述差值图像计算所述差值图像的特征值，根据所述特征值判定当前视野的失焦方向；
S6：根据所述失焦方向和移动步长移动显微镜物镜，并重新采集当前视野的显微图像作为预聚焦显微图像，并返回执行S3和S4。
2.如权利要求1所述的高精准显微图像自动聚焦方法，其特征在于，根据感兴趣区域计算所述显微图像的清晰度值，包括：
利用感兴趣区域检测算法检测所述显微图像中的感兴趣区域，得到N张显微图像对应的N个感兴趣区域；
利用清晰度评价函数计算每个感兴趣区域对应的清晰度值，并用感兴趣区域对应的清晰度值表示整个显微图像的清晰度值。
3.如权利要求2所述的高精准显微图像自动聚焦方法，其特征在于，所述清晰度评价函数为梯度函数、灰度方差函数、能量函数和熵函数中的一种。
4.如权利要求1所述的高精准显微图像自动聚焦方法，其特征在于，相互重叠区域的大小根据上一视野的聚焦显微图像的感兴趣区域的位置进行调整，计算公式如下：
Figure FDA0002973492630000021
式中，w表示重叠区域默认宽度；w′表示重叠区域实际宽度；W表示显微图像的宽度；Wroi表示感兴趣区域的宽度。
5.如权利要求1所述的高精准显微图像自动聚焦方法，其特征在于，分别计算预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度值，包括：
利用清晰度评价函数分别计算预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度值。
6.如权利要求1所述的高精准显微图像自动聚焦方法，其特征在于，计算上一视野聚焦显微图像和当前视野预聚焦显微图像中相互重叠区域的差值图像，根据所述差值图像计算所述差值图像的特征值，包括：
设上一视野聚焦显微图像和当前视野预聚焦显微图像中相互重叠区域分别为I1和I2，则差值图像I＝I2-I1，根据所述差值图像计算所述差值图像的特征值为：
Figure FDA0002973492630000031
式中，feature表示差值图像的特征值；f(·)表示差值图像的边缘特征提取函数；∑(·)表示对提取的边缘特征的像素求和；m和n分别表示差值图像的宽度和高度。
7.如权利要求1所述的高精准显微图像自动聚焦方法，其特征在于，计算显微镜物镜沿Z轴方向的移动步长，包括：
根据所述清晰度差值dif、显微镜物镜默认移动速率V以及速率因子α计算显微镜物镜沿Z轴方向的移动步长v为：
v＝α×V×dif2。
8.一种高精准显微图像自动聚焦系统，其特征在于，包括：
初始聚焦模块，用于采集当前视野下的N张显微图像，根据感兴趣区域计算所述显微图像的清晰度值，将最大清晰度值对应的显微图像作为当前视野下的聚焦显微图像，所述聚焦显微图像对应的Z轴位置作为当前视野下的最佳聚焦位置；
预聚焦模块，用于将玻片载物台移动到下一视野，并将上一视野得到的最佳聚焦位置作为当前视野的预聚焦位置，在预聚焦位置采集当前视野的预聚焦显微图像，预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像具有相互重叠区域；相互重叠区域的大小根据上一视野的聚焦显微图像的感兴趣区域的位置进行调整；
清晰度差值计算模块，用于分别计算预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度值，获得预聚焦显微图像与上一视野的聚焦显微图像中相互重叠区域的清晰度差值；
判定模块，用于将所述清晰度差值与预先设定的阈值进行比较，若所述清晰度差值小于预先设定的阈值，则将预聚焦位置作为最佳聚焦位置，预聚焦显微图像作为聚焦显微图像，并返回继续执行预聚焦模块；若所述清晰度差值大于预设的阈值，则往下执行移动步长计算模块；
移动步长计算模块，用于计算显微镜物镜沿Z轴方向的移动步长，并计算上一视野聚焦显微图像和当前视野预聚焦显微图像中相互重叠区域的差值图像，根据所述差值图像计算所述差值图像的特征值，根据所述特征值判定当前视野的失焦方向；
重聚焦模块，用于根据所述失焦方向和移动步长移动显微镜物镜，并重新采集当前视野的显微图像作为预聚焦显微图像，并返回执行清晰度差值计算模块和判定模块。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7中任一项所述方法的步骤。
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