CN111505793A - 基于方差和全局搜索策略的显微操作自动聚焦方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于方差和全局搜索策略的显微操作自动聚焦方法及***。所述方法将显微镜的物镜移至最高点，获取物镜在当前位置拍摄的当前图像并转为灰度图像；计算灰度图像的当前方差并与当前位置对应存储；判断当前位置是否为物镜最低点，若否，物镜下降固定步长，返回获取物镜在当前位置拍摄的当前图像并转为灰度图像的步骤；若是，获取存储的所有当前方差中的最大值作为最佳聚焦值，确定最佳聚焦值对应的当前位置为最佳聚焦位置；将物镜移动到最佳聚焦位置，完成显微镜的自动聚焦。本发明方法利用方差作为清晰度评价标准，同时结合全局搜索策略，在保证准确聚焦的前提下提高了搜索效率，计算量相对较小，实现起来非常容易。

Description

基于方差和全局搜索策略的显微操作自动聚焦方法及***

技术领域

本发明涉及显微操作***自动聚焦技术领域，特别是涉及一种基于方差和全局搜索策略的显微操作自动聚焦方法及***。

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***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。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于方差和全局搜索策略的显微操作自动聚焦方法及***，以解决现有的显微操作自动聚焦方法计算量大、费时费力的问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于方差和全局搜索策略的显微操作自动聚焦方法，所述方法包括：

将显微镜的物镜移至最高点；

获取所述物镜在当前位置拍摄的当前图像并转为灰度图像；

根据所述灰度图像中各个像素的灰度值计算当前方差，并将所述当前方差与所述当前位置对应存储；

判断所述当前位置是否为物镜最低点，获得第一判断结果；

若所述第一判断结果为所述当前位置不是物镜最低点，则物镜下降固定步长，返回所述获取所述物镜在当前位置拍摄的当前图像并转为灰度图像的步骤；

若所述第一判断结果为所述当前位置是物镜最低点，获取存储的所有所述当前方差中的最大值作为最佳聚焦值，确定所述最佳聚焦值对应的所述当前位置为最佳聚焦位置；

将所述物镜移动到所述最佳聚焦位置，完成所述显微镜的自动聚焦。

可选的，所述根据所述灰度图像中各个像素的灰度值计算当前方差，具体包括：

根据所述灰度图像中各个像素的灰度值，采用公式

计算当前方差F；其中H为灰度图像高度方向像素值，W为灰度图像宽度方向像素值，i(x,y)为在灰度图像(x,y)点的灰度值，μ为整个灰度图像的平均灰度值。

可选的，所述物镜下降固定步长中，所述固定步长为所述显微镜驱动电机的最小步长。

一种基于方差和全局搜索策略的显微操作自动聚焦***，所述***包括：

初始位置确定模块，用于将显微镜的物镜移至最高点；

图像拍摄转换模块，用于获取所述物镜在当前位置拍摄的当前图像并转为灰度图像；

方差计算存储模块，用于根据所述灰度图像中各个像素的灰度值计算当前方差，并将所述当前方差与所述当前位置对应存储；

位置判断模块，用于判断所述当前位置是否为物镜最低点，获得第一判断结果；

全局搜索模块，用于若所述第一判断结果为所述当前位置不是物镜最低点，则物镜下降固定步长，返回所述获取所述物镜在当前位置拍摄的当前图像并转为灰度图像的步骤；

最佳聚焦位置确定模块，用于若所述第一判断结果为所述当前位置是物镜最低点，获取存储的所有所述当前方差中的最大值作为最佳聚焦值，确定所述最佳聚焦值对应的所述当前位置为最佳聚焦位置；

显微操作自动聚焦模块，用于将所述物镜移动到所述最佳聚焦位置，完成所述显微镜的自动聚焦。

可选的，所述方差计算存储模块具体包括：

方差计算单元，用于根据所述灰度图像中各个像素的灰度值，采用公式

计算当前方差F；其中H为灰度图像高度方向像素值，W为灰度图像宽度方向像素值，i(x,y)为在灰度图像(x,y)点的灰度值，μ为整个灰度图像的平均灰度值。

可选的，所述固定步长为所述显微镜驱动电机的最小步长。

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：

本发明提供一种基于方差和全局搜索策略的显微操作自动聚焦方法及***，所述方法首先将显微镜的物镜移至最高点；获取所述物镜在当前位置拍摄的当前图像并转为灰度图像；根据所述灰度图像中各个像素的灰度值计算当前方差，并将所述当前方差与所述当前位置对应存储；判断所述当前位置是否为物镜最低点，获得第一判断结果；若所述第一判断结果为所述当前位置不是物镜最低点，则物镜下降固定步长，返回所述获取所述物镜在当前位置拍摄的当前图像并转为灰度图像的步骤；若所述第一判断结果为所述当前位置是物镜最低点，获取存储的所有所述当前方差中的最大值作为最佳聚焦值，确定所述最佳聚焦值对应的所述当前位置为最佳聚焦位置；将所述物镜移动到所述最佳聚焦位置，完成所述显微镜的自动聚焦。本发明显微操作自动聚焦方法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；同时结合全局搜索策略，在保证准确聚焦的前提下提高了搜索效率，并且编程简单易实现，稳定性相对较高。

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为本发明提供的基于方差和全局搜索策略的显微操作自动聚焦方法的流程图；

图2为本发明提供的全局搜索策略的示意图；

图3为本发明提供的基于方差和全局搜索策略的显微操作自动聚焦***的结构图。

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基于方差和全局搜索策略的显微操作自动聚焦方法及***，以解决现有的显微操作自动聚焦方法计算量大、费时费力的问题。

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。

图1为本发明提供的基于方差和全局搜索策略的显微操作自动聚焦方法的流程图。参见图1，本发明提供的基于方差和全局搜索策略的显微操作自动聚焦方法具体包括：

步骤101：将显微镜的物镜移至最高点。

本发明方法选择方差作为图像清晰度评价标准，结合全局搜索策略实现显微操作自动聚焦。其中全局搜索策略是一个单向的搜索策略，它需要经过每一个可能的物镜位置，然后，确定其中有着最大聚焦值F的物镜位置被当成是聚焦情况下的最佳物镜位置。因此初始时需要将显微镜的物镜移至最高点，然后将物镜从最高位置按一定步长(人为设定)不断下降，在每一位置对应计算所拍摄图像的方差。当物镜单向遍历每一位置后，从计算的所有方差中选择最大方差为最佳聚焦值，确定最佳聚焦值对应的位置为最佳聚焦位置，即为聚焦情况下的最佳物镜位置。

步骤102：获取所述物镜在当前位置拍摄的当前图像并转为灰度图像。

物镜移动到每一可能的位置时，拍摄当前位置的当前RGB图像，并将RGB图像转为灰度图像。RGB图像又称为真彩图像，它使用R、G、B三个分量标识一个像素的颜色，R、G、B分别代表红、绿、蓝3种不同的基础颜色，通过3基色可以合成出任意颜色。所以对一个尺寸n×m的彩色图像来说，将其在MATLAB中存储为一个n×m×3的多维数据数组，其中数组中的元素定义了图像中每一个像素的红、绿、蓝颜色值。图形文件格式把RGB图像存储为24位的图像，红、绿、蓝分量分别占用8位，因而理论上可以有2^24种颜色。

步骤103：根据所述灰度图像中各个像素的灰度值计算当前方差，并将所述当前方差与所述当前位置对应存储。

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，本发明方法依靠方差来区分聚焦图像和离焦图像。

在计算图像方差之前，需要将RGB图像转为灰度图像，然后将灰度图像进行处理。本发明方法计算不同图像灰度意义下的方差，因为清晰聚焦的图像有着比模糊图像更大的灰度差异，可以将方差函数作为评价函数，其计算方法如下所示：

其中，H为灰度图像高度方向像素值，W为灰度图像宽度方向像素值，i(x,y)为灰度图像上(x,y)点处的灰度值，μ为整个灰度图像的平均灰度值，

表示在灰度图像高度(Height)和宽度(Width)方向求和，F为灰度图像计算的当前方差。该函数(1)对噪声比较敏感，图像画面越清晰，函数值F越大。因此本申请将图像当前方差F作为图像清晰度评价标准，对图像清晰度进行评价，将评价结果作为依据作为全局搜索的指导，搜索最佳聚焦值。

步骤104：判断所述当前位置是否为物镜最低点，获得第一判断结果。

图2为本发明提供的全局搜索策略的示意图。本发明采用的全局搜索策略是一个单向的搜索策略，它需要经过每一个可能的物镜位置，然后，有着最大聚焦值F的物镜位置被当成是聚焦情况下的物镜位置。因此本发明通过判断当前位置是否为物镜最低点来遍历物镜的每一个位置，若否，则物镜下降固定步长，返回所述获取所述物镜在当前位置拍摄的当前图像并转为灰度图像的步骤；所述固定步长优选为所述显微镜驱动电机的最小步长；若是，则获取存储的所有所述当前方差中的最大值作为最佳聚焦值，确定所述最佳聚焦值对应的所述当前位置为最佳聚焦位置，以此为依据实现显微操作自动聚焦。

本发明采用的全局搜索策略保证了可以找到最小步进距离下的最佳物镜位置(最小步进距离指步长可以设定为显微镜驱动电机的最小步长)。在全局搜索过程中，需要计算每一个可能的物镜位置的聚焦值，即，每改变物镜的位置，就需要采用方差图像清晰度评价算法(1)进行当前方差计算。

步骤105：若所述第一判断结果为所述当前位置不是物镜最低点，则物镜下降固定步长，返回所述获取所述物镜在当前位置拍摄的当前图像并转为灰度图像的步骤。

步骤106：若所述第一判断结果为所述当前位置是物镜最低点，获取存储的所有所述当前方差中的最大值作为最佳聚焦值，确定所述最佳聚焦值对应的所述当前位置为最佳聚焦位置。

步骤107：将所述物镜移动到所述最佳聚焦位置，完成所述显微镜的自动聚焦。

本发明显微操作自动聚焦方法利用方差作为清晰度评价标准，结合全局搜索策略，在保证较为准确聚焦的前提下，有着较高的效率。而且，算法设计简单，计算量相对较小，实现起来非常容易。

基于本发明提供的一种基于方差和全局搜索策略的显微操作自动聚焦方法，本发明还提供一种基于方差和全局搜索策略的显微操作自动聚焦***，参见图3，所述***包括：

初始位置确定模块301，用于将显微镜的物镜移至最高点；

图像拍摄转换模块302，用于获取所述物镜在当前位置拍摄的当前图像并转为灰度图像；

方差计算存储模块303，用于根据所述灰度图像中各个像素的灰度值计算当前方差，并将所述当前方差与所述当前位置对应存储；

位置判断模块304，用于判断所述当前位置是否为物镜最低点，获得第一判断结果；

全局搜索模块305，用于若所述第一判断结果为所述当前位置不是物镜最低点，则物镜下降固定步长，返回所述获取所述物镜在当前位置拍摄的当前图像并转为灰度图像的步骤；所述固定步长为所述显微镜驱动电机的最小步长。

最佳聚焦位置确定模块306，用于若所述第一判断结果为所述当前位置是物镜最低点，获取存储的所有所述当前方差中的最大值作为最佳聚焦值，确定所述最佳聚焦值对应的所述当前位置为最佳聚焦位置；

显微操作自动聚焦模块307，用于将所述物镜移动到所述最佳聚焦位置，完成所述显微镜的自动聚焦。

其中，所述方差计算存储模块303具体包括：

方差计算单元，用于根据所述灰度图像中各个像素的灰度值，采用公式

计算当前方差F；其中H为灰度图像高度方向像素值，W为灰度图像宽度方向像素值，i(x,y)为在灰度图像(x,y)点的灰度值，μ为整个灰度图像的平均灰度值。

本发明基于方差和全局搜索策略的显微操作自动聚焦方法及***，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；同时结合全局搜索策略，在保证准确聚焦的前提下提高搜索效率，编程简单易实现，稳定性相对较高。

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***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 (6)

1.一种基于方差和全局搜索策略的显微操作自动聚焦方法，其特征在于，所述方法包括：

将显微镜的物镜移至最高点；

获取所述物镜在当前位置拍摄的当前图像并转为灰度图像；

根据所述灰度图像中各个像素的灰度值计算当前方差，并将所述当前方差与所述当前位置对应存储；

判断所述当前位置是否为物镜最低点，获得第一判断结果；

若所述第一判断结果为所述当前位置不是物镜最低点，则物镜下降固定步长，返回所述获取所述物镜在当前位置拍摄的当前图像并转为灰度图像的步骤；

若所述第一判断结果为所述当前位置是物镜最低点，获取存储的所有所述当前方差中的最大值作为最佳聚焦值，确定所述最佳聚焦值对应的所述当前位置为最佳聚焦位置；

将所述物镜移动到所述最佳聚焦位置，完成所述显微镜的自动聚焦。

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，所述根据所述灰度图像中各个像素的灰度值计算当前方差，具体包括：

根据所述灰度图像中各个像素的灰度值，采用公式

计算当前方差F；其中H为灰度图像高度方向像素值，W为灰度图像宽度方向像素值，i(x,y)为在灰度图像(x,y)点的灰度值，μ为整个灰度图像的平均灰度值。

3.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，所述物镜下降固定步长中，所述固定步长为所述显微镜驱动电机的最小步长。

4.一种基于方差和全局搜索策略的显微操作自动聚焦***，其特征在于，所述***包括：

初始位置确定模块，用于将显微镜的物镜移至最高点；

图像拍摄转换模块，用于获取所述物镜在当前位置拍摄的当前图像并转为灰度图像；

方差计算存储模块，用于根据所述灰度图像中各个像素的灰度值计算当前方差，并将所述当前方差与所述当前位置对应存储；

位置判断模块，用于判断所述当前位置是否为物镜最低点，获得第一判断结果；

全局搜索模块，用于若所述第一判断结果为所述当前位置不是物镜最低点，则物镜下降固定步长，返回所述获取所述物镜在当前位置拍摄的当前图像并转为灰度图像的步骤；

最佳聚焦位置确定模块，用于若所述第一判断结果为所述当前位置是物镜最低点，获取存储的所有所述当前方差中的最大值作为最佳聚焦值，确定所述最佳聚焦值对应的所述当前位置为最佳聚焦位置；

显微操作自动聚焦模块，用于将所述物镜移动到所述最佳聚焦位置，完成所述显微镜的自动聚焦。

5.根据权利要求4所述的显微操作自动聚焦***，其特征在于，所述方差计算存储模块具体包括：

方差计算单元，用于根据所述灰度图像中各个像素的灰度值，采用公式

计算当前方差F；其中H为灰度图像高度方向像素值，W为灰度图像宽度方向像素值，i(x,y)为在灰度图像(x,y)点的灰度值，μ为整个灰度图像的平均灰度值。

6.根据权利要求4所述的显微操作自动聚焦***，其特征在于，所述固定步长为所述显微镜驱动电机的最小步长。

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