CN117452619A - 一种稀疏目标显微成像自动对焦方法、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及成像自动对焦技术领域，具体涉及一种稀疏目标显微成像自动对焦方法、系统及存储介质，步骤如下：对待对焦区域进行粗对焦，获取极值图像帧；对极值图像帧进行前后景分割，并对前景图像执行分块处理，获取分块图像帧；分别对各分块图像帧执行精对焦处理，获取精对焦处理结果；对精对焦处理结果进行图像拼接。本发明通过粗对焦，可以明显增大稀疏目标显微成像的对焦景深，同时相较于手动调节焦面，工作效率更高，为系统的应用范围推广提供了便利；此外，进行单目标精对焦，然后对精对焦处理结果进行图像拼接，可有效抑制大面积背景的对焦干扰，使得对焦清晰度判据具有单峰、高对比度等特点，进而使自动对焦更具量化、稳定等优势。
Description
技术领域
本发明涉及成像自动对焦技术领域，具体而言，涉及一种稀疏目标显微成像自动对焦方法、系统及存储介质。
背景技术
稀疏目标显微成像在工业生产、生物医学、农业生产、空间探测等领域均有应用，可实现成像系统视场内的稀疏颗粒目标的形状、粒径、密度等参数分析。当前，该应用场景的成像过程中，存在景深小、多焦点、背景占比高等困难，因此，目标对焦多根据操作者的经验，进行人工手动调节成像系统的焦面，这极大地制约了稀疏目标显微成像的效率，提升了成像成本，具有较大的应用局限性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种稀疏目标显微成像自动对焦方法、系统及存储介质，通过粗对焦、图像分割、单目标精对焦以及图像拼接环节实现了稀疏目标的有效自动对焦，以克服该类成像系统景深小、该类场景的多焦点、背景占比高的问题。
本发明的实施例通过以下技术方案实现：一种稀疏目标显微成像自动对焦方法，包括如下步骤：
步骤1、对待对焦区域进行粗对焦，获取极值图像帧；
步骤2、对所述极值图像帧进行前后景分割，并对前景图像执行分块处理，获取分块图像帧；
步骤3、分别对各所述分块图像帧执行精对焦处理，获取精对焦处理结果；
步骤4、对所述精对焦处理结果进行图像拼接。
根据一种优选实施方式，在所述步骤1中，采用基于图像帧序列的标准差进行粗对焦。
根据一种优选实施方式，所述步骤1具体包括：
步骤101、通过相机和焦面调节机构，实现N张图像帧的采集并形成图像帧序列；
步骤102、计算图像帧序列中各图像帧的均值；
步骤103、暂存各图像帧与其对应均值的差值图像；
步骤104、对差值图像进行乘法运算，获取乘积图像；
步骤105、求取各个乘积图像的标准差，形成标准差数组；
步骤106、求导标准差数组，获取极值图像帧。
根据一种优选实施方式，所述步骤106包括：标准差数组求导判断极值，若存在极值，则执行步骤2；
若不存在极值，则确定焦面调节方向，采集第N+1张图像帧并更新图像帧序列，计算第N+1张图像帧的均值，并转至步骤103。
根据一种优选实施方式，在所述步骤2中，采用区域生长算法对前景图像执行分块处理。
根据一种优选实施方式，所述步骤3具体包括：
步骤301、定义基准分块图像；
步骤302、通过相机和焦面调节机构，实现基准分块图像前后N张图像帧的采集，形成长度为2N+1的序列，N为大于等于1的正整数；
步骤303、分别计算各图像帧中分块区域的二阶梯度的平方，获取平方梯度图像；
步骤304、求取各个平方梯度图像的标准差，形成标准差数组；
步骤305、求导标准差数组，获取极值图像帧；
步骤306、更换基准分块图像，转至步骤302，直至所有分块图像遍历完成。
根据一种优选实施方式，在所述步骤4中，采用膨胀的方式对图像拼接后的空洞进行补充。
根据一种优选实施方式，所述步骤4还包括：对膨胀区域进行均值处理。
本发明还提供一种显微成像系统，所述显微成像系统包括显微成像装置、处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上述所述的稀疏目标显微成像自动对焦方法的步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述所述的稀疏目标显微成像自动对焦方法的步骤。
本发明实施例一种稀疏目标显微成像自动对焦方法、系统及存储介质的技术方案至少具有如下优点和有益效果：本发明通过对待对焦区域进行粗对焦，获取极值图像帧，可以明显增大稀疏目标显微成像的对焦景深，同时相较于手动调节焦面，工作效率更高，为系统的应用范围推广提供了便利；此外，分别对各所述分块图像帧执行精对焦处理，获取精对焦处理结果，然后对所述精对焦处理结果进行图像拼接，可有效抑制大面积背景的对焦干扰，使得对焦清晰度判据具有单峰、高对比度等特点，进而使自动对焦更具量化、稳定等优势。
附图说明
图1为本发明实施例1提供的稀疏目标显微成像自动对焦方法的整体流程示意图；
图2为本发明实施例1提供的粗对焦的流程示意图；
图3为本发明实施例1提供的精对焦的流程示意图；
图4为本发明实施例1提供的标准差数组示意图。
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，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
实施例1
如图1所示，该稀疏目标显微成像自动对焦方法包括步骤1至步骤4。
步骤1、对待对焦区域进行粗对焦，获取极值图像帧。
示例性的，进行粗对焦，其中，粗对焦方式可以是具有较好远焦性能的全局方差函数，或是其他粗对焦方式，本申请不予限定。可以理解的，在对焦初始阶段，图像深度离焦，能够利用的边缘信息较少，需要通过粗对焦减少计算量，快速检索图像灰度显著变化区域，忽略图像帧的多焦点、小景深，提供具有一定锐度的图像输出。
示例性的，本申请采用的粗对焦方式，以获取具有锐度的图像输出；如图2所示，具体包括如下步骤：
步骤101、通过相机和焦面调节机构进行图像采集，采集过程中，焦面调节机构可以量化分档，实现当前焦面对应图像帧至之后各档图像帧的采集，并形成长度为N的图像帧序列；优选的，在数微米分辨精度条件下，图像帧序列帧数可取20~30帧。
步骤102、计算图像帧序列中各图像帧的均值，表达式如下：
上式中，表示灰度值均值，/>表示像素数，/>表示像素/>的灰度值。
步骤103、暂存各图像帧与其对应均值的差值图像，可以理解的，差值图像是指将图像帧像素灰度值和灰度值均值进行减法运算得到的一幅新图像，如果像素灰度值和灰度值均值/>相同，则对应像素将为零；而如果存在差异，则差值图像将表示它们之间的差异程度。
步骤104、对差值图像进行乘法运算，获取乘积图像；示例性的，遍历差值图像A和B的每个像素，对应位置的像素值进行相乘，得到乘积图像C，其中乘积图像C每个像素的值为对应位置图像A和B像素值的乘积，以此放大或强调图像中的细节信息，使细节更加明显。需要理解的是，乘法运算可能导致像素值移除或超出图像像素范围，此时需要进行合适的像素值截断或归一化处理，以保证乘积图像的像素值范围正确。
步骤105、求取各个乘积图像的标准差，形成标准差数组，形成的典型标准差数组如图4所示。
步骤106、标准差数组求导判断极值，若存在极值，则执行步骤2；
若不存在极值，则转至步骤107；
步骤107、拟合导数数组确定焦面调节方向，进行焦面调节；
步骤108、采集第N+1张图像帧并更新图像帧序列；
步骤109、计算第N+1张图像帧的均值，并转至步骤103，并重复步骤103及之后的步骤，直至获取极值图像帧。
步骤2、对所述极值图像帧进行前后景分割，并对前景图像执行分块处理，获取分块图像帧。
示例性的，进行图像前后景分割，其中，前后景分割手段可以是经典的自适应阈值分割算法、边缘检测、颜色/纹理，或其它算法，本申请不予限定。可以理解的，图像前后景分割可消除大面积背景干扰，实现粗对焦处理输出图像帧中具有一定灰度差异的前后景的有效分割，进而获取包含目标的前景，在此不做过多赘述。
示例性的，对前景图像执行分块处理，其中，分块处理可以是区域生长算法、基于四叉树分块，或其它算法，本申请不予限定。可以理解的，图像分块处理可为后续步骤实现单目标的高清晰对焦提供支持。
步骤3、分别对各所述分块图像帧执行精对焦处理，获取精对焦处理结果。
示例性的，对图像进行精对焦处理，其中，精对焦可以采用Brenner函数作为清晰度评价函数，并采用爬山法实现焦平面的搜索，或采用其他算法，本申请不予限定。可以理解的，精对焦阶段，图像边缘信息变化较显著，为充分利用这些边缘信息，提高对焦曲线灵敏度，可以充分提取图像块内的梯度信息。
示例性的，参见图3所示，本申请步骤3具体如下：
步骤301、定义基准分块图像；
步骤302、通过相机和焦面调节机构，在相机物镜景深较小的情况下，实现基准分块图像前后N张图像帧的采集，形成长度为2N+1由清晰图像组成的序列，N为大于等于1的正整数；可以理解的，除前后N张图像帧范围内的清晰图像以外，其它区域内图像都深度离焦且前后帧图像灰度差异较小，难以依据图像灰度变化信息进行对焦判断。
步骤303、分别计算各图像帧中分块区域的二阶梯度的平方，获取平方梯度图像，以提取各个图像块的梯度信息；
步骤304、求取各个平方梯度图像的标准差，形成标准差数组；
步骤305、求导标准差数组，获取极值图像帧；
步骤306、更换基准分块图像，转至步骤302，直至所有分块图像遍历完成。
步骤4、对所述精对焦处理结果进行图像拼接。
示例性的，进行图像拼接，其中，图像拼接可以采用膨胀的方式对图像拼接后的空洞进行补充，并对膨胀区域进行均值处理。
综上所述，本发明通过对待对焦区域进行粗对焦，获取极值图像帧，可以明显增大稀疏目标显微成像的对焦景深，同时相较于手动调节焦面，工作效率更高，为系统的应用范围推广提供了便利；此外，分别对各所述分块图像帧执行精对焦处理，获取精对焦处理结果，然后对所述精对焦处理结果进行图像拼接，可有效抑制大面积背景的对焦干扰，使得对焦清晰度判据具有单峰、高对比度等特点，进而使自动对焦更具量化、稳定等优势。
实施例2
本实施例提供一种显微成像系统，所述显微成像系统包括显微成像装置、处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如实施例1所述的稀疏目标显微成像自动对焦方法的步骤。
实施例3
本实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现如实施例1所述的稀疏目标显微成像自动对焦方法的步骤。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种稀疏目标显微成像自动对焦方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、对待对焦区域进行粗对焦，获取极值图像帧；
步骤2、对所述极值图像帧进行前后景分割，并对前景图像执行分块处理，获取分块图像帧；
步骤3、分别对各所述分块图像帧执行精对焦处理，获取精对焦处理结果；
步骤4、对所述精对焦处理结果进行图像拼接。
2.如权利要求1所述的稀疏目标显微成像自动对焦方法，其特征在于，在所述步骤1中，采用基于图像帧序列的标准差进行粗对焦。
3.如权利要求2所述的稀疏目标显微成像自动对焦方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：
步骤101、通过相机和焦面调节机构，实现N张图像帧的采集并形成图像帧序列；
步骤102、计算图像帧序列中各图像帧的均值；
步骤103、暂存各图像帧与其对应均值的差值图像；
步骤104、对差值图像进行乘法运算，获取乘积图像；
步骤105、求取各个乘积图像的标准差，形成标准差数组；
步骤106、求导标准差数组，获取极值图像帧。
4.如权利要求3所述的稀疏目标显微成像自动对焦方法，其特征在于，所述步骤106包括：标准差数组求导判断极值，若存在极值，则执行步骤2；
若不存在极值，则确定焦面调节方向，采集第N+1张图像帧并更新图像帧序列，计算第N+1张图像帧的均值，并转至步骤103。
5.如权利要求1至4任一项所述的稀疏目标显微成像自动对焦方法，其特征在于，在所述步骤2中，采用区域生长算法对前景图像执行分块处理。
6.如权利要求5所述的稀疏目标显微成像自动对焦方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：
步骤301、定义基准分块图像；
步骤302、通过相机和焦面调节机构，实现基准分块图像前后N张图像帧的采集，形成长度为2N+1的序列，N为大于等于1的正整数；
步骤303、分别计算各图像帧中分块区域的二阶梯度的平方，获取平方梯度图像；
步骤304、求取各个平方梯度图像的标准差，形成标准差数组；
步骤305、求导标准差数组，获取极值图像帧；
步骤306、更换基准分块图像，转至步骤302，直至所有分块图像遍历完成。
7.如权利要求6所述的稀疏目标显微成像自动对焦方法，其特征在于，在所述步骤4中，采用膨胀的方式对图像拼接后的空洞进行补充。
8.如权利要求7所述的稀疏目标显微成像自动对焦方法，其特征在于，所述步骤4还包括：对膨胀区域进行均值处理。
9.一种显微成像系统，其特征在于，所述显微成像系统包括显微成像装置、处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的稀疏目标显微成像自动对焦方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的稀疏目标显微成像自动对焦方法的步骤。
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