毕业论文18063.docx

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1、毕业论文第一章 绪论 随着科技的发展与进步，自动对焦技术越来越多的应用于各种成像系统。这 使得自动对焦技术的理论和方法迅速发展，然而，在一些成像系统中的实际应用 并不成熟，仍需要进行大量的研究。 本章简要回顾了显微镜自动对焦技术的发展历程和研究意义， 特别介绍了研 究对焦评价函数算法的意义，然后，阐述了国内外自动对焦技术的研究现状和本 课题的设计方案，最后，概述了本课题的主要研究内容以及论文的结构安排。 1.1 课题意义 从 70 年代中期开始，随着图像处理技术的深入发展，图像处理技术在航空 航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术 等许多应用领域受到广泛重视，并

2、取得了重大的开拓性成就。随着计算机技术和 人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。 进入二十一世纪之后，计算机技术及互联网的发展和普及，数字化成为社会 发展的一个必然趋势。数字成像设备的易用性，智能性和快速性越来越受学术界 和产业界的重视。特别是光电成像系统，它是集光、机、电一体化的产品，在半 导体微电子技术和超大规模集成电路技术进一步发展下， 光电成像系统在功能和 精度上得到了巨大的发展， 并且使光电成像系统走向数字化， 成为数字成像系统。 基于图像处理技术和数字成像系统的发展，显微镜的发展逐渐走向了系列 化、集成化和智能化。显微镜的应用范围也在扩大，在生命科学、

3、材料科学、国 防安全等各个领域发挥着越来越大的作用。对显微图像的分析、图像处理速度要 求也越来越高，传统的显微镜手工操作方法越来越不能满足实际生产科研的需 要。为了得到清晰的显微图像，只得依靠专门的人员进行不断的、反复的手工操 作，直到调到被测对象的对焦位置。这个过程花费时间比较多，而且通过个人主 观评判图像的清晰度的标准跟理想的清晰图像存在一定的差距， 很容易带来一定 的人为误差，甚至在一些工作条件下，人工操作会存在很大的困难，自动化程度 低。因此显微镜自动对焦控制系统的研究越显其必要性。 基于图像技术的自动对焦方法采用了与传统对焦技术完全不同的方式进行 1 对焦，传统的对焦方法是通过传感器

4、检测焦点或测量距离的方式实现12，而基 于图像技术的对焦方法直接根据图像分析出图像的质量， 从而获得当前的成像状 态，通过比较不同成像位置的成像状态，找出最佳成像位置，完成对焦操作。因 此，对焦评价函数算法的精度、可靠性和实现难易程度是显微镜能否自动对焦的 关键之一。 经过对自动对焦原理和对焦评价函数原理的分析， 并鉴于模拟滤波评价函数 算法精度不高和截止频率不可调性等特性， 本课题提出一种截止频率容易调节和 算法精度高的数字滤波评价函数算法，并对该算法的性能进行研究，而且，使用 CMOS 型图像采集设备的显微镜为研究对象，采用计算机控制的基于数字滤波的 评价函数算法的方法研发出性能优良的自动

5、对焦系统具有非常重要的现实意义， 它不仅推动光机电一体化技术进一步探索， 还对发展现代光学仪器产业具有重大 意义。 1.2 自动对焦技术研究现状 近年来，国内的很多高校、科研院所以及企业单位致力于研究开发自动对焦 系统，虽然自动对焦系统的研究起步比国外晚，但也取得了巨大的成果。清华大 学采用绝对方差函数和修正平方梯度函数分别作为粗精调焦评价函数的方法得 到调焦精度达+0.3um 的系统3和采用改进的 TennenGrad 算法得到最优的粗调特 性，调焦范围较大，达到 210um，粗调分辨率高，达到 7um 的系统4；南京航空 航天大学提出灰度差分子和算法在聚焦速度、 聚焦可靠性及聚焦结果等方面

6、具有 一定的优越性5；重庆大学给出基于图像高频成分统计的聚焦判别法，实现了反 射式与透射式光学显微镜的自动调焦6、提出基于灰度差分法的自动调焦系统和 将该进的 Laplacian 算法、步长和阈值两个参数引入自动聚焦系统7；华中科技 大学提出一种基于边缘灰度的显微图像评价函数用于显微自动调焦中8 和提出 基于熵函数的快速自动聚焦方法实现了快速、准确的聚焦要求，而且具有较好的 鲁棒性9；山东大学利用 Sobel 算子边缘检测算法，提出图像边缘能量清晰度评 价函数， 得出该算法具有更好的尖锐性， 能够适应高精度聚焦的需要10的算法和 实现了对普通生物显微镜自动控制台设计与开发并实现显微镜自动控制1

7、1； 北京 航空航天大学根据 DSP 的运算特点，提出 x/y 向 Tenengrad 函数算法，每幅图像 的聚焦判据的计算时间减少为 25ms12； 北京大学提出具有实用价值的基于 DWT 的聚焦函数和 CWT 滤波后自相关运算聚焦函数13；浙江大学提出通过计算 2 幅 不同离焦位置图像的频谱的径向分布，推算出目标物体的离焦深度，从而调整镜 2 头位置完成自动对焦，但是，并不需要计算离焦图像频谱，算法精度达 4%，具 有鲁棒性好的特点的系统14、研究了基于 CMOS 图像传感器和单片机信号处理 的自动聚焦系统15、优化了一种基于 CCD 视频信号模拟滤波和单片机控制的显 微镜自动对焦系统16

8、、采用软件的方式控制整个对焦过程，具有可操作好、可移 植性强和方便使用的对焦系统17采用 DSP+FPGA 的高速硬件系统方案实现自 动调焦系统18、基于彩色图像 RGB 分析的自动对焦技术19；中国科学院提出渐 变步长思想，导出了计算聚焦量的三个快速算法公式，优化了系统实时性能20。 国外在自动对焦领域的研究相对国内来说起步较早， 更多的关注是高精度的 直接自动对焦系统在实际中的应用。目前，随着自动对焦技术理论研究的不断完 善和 CCD/COMS 技术的迅速发展，国外利用 CCD/COMS 用于工业图像监控和 对焦领域也越来越广泛。自动对焦技术已经比较成熟，特别是在数码相机和安防 监控系统方

9、面，但也还存在着一定的局限性，甚至有误对焦等情况的出现，而在 显微镜上的自动对焦技术的应用相对较少， Nikon 公司已经推出了这方面的产品， 但价格比较贵。美国 AQI 等公司也推出了成套的商用系统21。 1.3 课题设计方案及主要研究内容 通过对自动对焦原理、对焦评价函数(方差函数、Robert 梯度函数、拉普拉 斯梯度函数、 Tenengrad 函数等)进行分析研究， 在总结已有的设计经验的基础上， 提出一种基于对数字图像进行时域数字滤波的对焦评价函数算法，并且，将该对 焦评价函数算法应用于实际自动对焦系统中来验证该算法的性能。因此，设计一 套显微镜自动对焦系统是本课题的重点之一。 1.

10、3.1 课题设计方案显微镜自动对焦系统由硬件和软件两部分组成。系统的硬件采用生物显微 镜、计算机、数字 CMOS 摄像头、步进电机、电机驱动和单片机来搭建；该系统 的软件主要是设计一个用户界面来作为控制中心。 由于显微镜自动对焦系统的焦 距和像距是固定的，所以由控制中心结合硬件系统改变物距来实现系统的对焦。 整个系统是将数字 CMOS 摄像头固定在显微镜的目镜上，步进电机安装在显微镜 的调焦旋钮上，转动时带动载物台上下移动。通过计算机软件发送与单片机通信 的控制命令， 同时单片机接收命令对步进电机驱动发送脉冲的方式驱动步进电机 转动，进而带动载物台在 Z 轴方向上的上下运动来调整物距，最终实现

11、显微镜系 3 统的对焦。 1.3.2 课题主要研究内容本课题主要研究以下内容： (1) 对焦评价函数的设计及其性能仿真 对常用的对焦评价函数， 特别是对基于模拟滤波对焦评价函数算法的分析比 较后，提出一种基于数字滤波的对焦评价函数算法，而且对该算法进行设计和性 能仿真的研究。在仿真过程中，将新的对焦评价函数算法与以往几种常用的对焦 评价函数算法的性能相比较后，将数字滤波评价函数算法进行改进。 (2) 显微镜自动对焦系统的实现 在本系统中， 硬件设计研究中主要是对单片机控制驱动电路的设计， 用单片 机控制步进电机正传、反转、加速、减速等功能；软件设计研究则主要是人机交 互界面软件设计。该用户界面

12、用来实现视频采集、对焦评价函数算法、优化爬山 搜索算法、电机控制、数据库等功能。 (3) 基于数字滤波对焦评价函数在显微镜自动对焦系统中的应用 通过实验来比较数字滤波对焦评价函数算法和几种常用的对焦评价函数算 法在显微镜自动对焦系统中的实际性能， 并重点对对评价函数算法在整个系统中 实现自动对焦的实时性进行比较分析和改进， 使整个对焦该系统具有良好的实时 性。 1.4 论文结构安排 本论文的结构安排如下： (1) 第一章绪论介绍了本课题的研究意义以及国内外自动对焦技术研究现 状，并阐述了本课题的设计方案及主要研究内容。 (2) 第二章介绍自动对焦系统的相关理论， 最主要的是阐述显微镜自动对焦

13、技术的基本原理和方法。 (3) 第三章详细阐述了基于数字滤波对焦评价函数算法的设计， 并对该评价 函数的性能进行了仿真以及将该算法和其它几种对焦评价函数算法的性能进行 比较。 (4) 第四章详细阐述了显微镜自动对焦系统的硬件组成及具体实现。 这部分 内容主要是介绍系统中各硬件的选取、 硬件的基本工作原理以及单片机控制步进 4 电动机驱动电路的具体设计。 (5) 第五章详细阐述了显微镜自动对焦系统的软件的具体实现。 系统主要实 现三大功能，首先是图像采集显示功能，对视频采集设备获取的视频在计算机中 显示并根据需求截取需要计算的图像；其次是信息处理功能，对截取的图像进行 图像清晰度的计算；然后是电

14、机控制功能，根据搜索算法控制步进电机移动，使 其最终到达最佳对焦位置。 (6) 第六章主要介绍数字滤波对焦评价函数算法在显微镜自动对焦系统中 的实验结果以及系统性能优化。 (7) 第七章对全文工作进行总结和展望。归纳全文所做的工作，同时，分析 数字滤波评价函数算法在显微自动对焦系统存在的不足， 并对系统需要进一步研 究的内容进行相应的展望。 5 南昌航空大学硕士学位论文 第2章 显微镜自动对焦基本原理和方法 第二章 显微镜自动对焦基本原理和方法 通过绪论，对本课题研究的意义、设计方案、主要研究内容以及本论文的框 架有一定了解， 然而要实现本课题的设计方案必需深刻理解显微镜自动对焦基本 原理和方

15、法。在本章中，首先介绍了显微镜成像原理，然后，概述了显微镜自动 对焦的原理，最后，对自动对焦技术的基本方法和对焦窗口的选取作了阐述。 2.1 显微镜光学成像原理 显微镜在生物研究、工业分析等方面有着非常重要的用途。它是比较复杂的 共轴光学系统，主要由光源、孔径光栏、聚光镜、物镜和目镜等构成。当物体位 于物镜的一倍和二倍焦距之间时， 经过物镜成一放大倒立的实像于目镜的焦平面 之内，人眼可以再经过目镜看到放大的虚像22。如果将 CMOS 电荷藕合器件固定 在目镜的焦平面内， 被测对象的图像经过显微镜放大系统， 最终把光会聚在 CMOS 设备上，从而获得被测对象的实像，即是我们所需要的图像。 根据几

16、何光学的知识,分析显微镜成像系统,可以得到它的点扩散函数， 光学 成像系统示意图如图 2-1 所示： 图 2-1 光学成像原理图 根据透镜成像原理， 焦距 f、 物距 u 及像距 v 之间的关系有以下的基本公式: 1 1 1 = + f u v (2-1) 理想情况是物平面上的每一个点发出的全部光线，经过透镜折射后仍交于一点。 6 南昌航空大学硕士学位论文 第2章 显微镜自动对焦基本原理和方法 即每一个物点都对应一个像点，且是唯一的像点。当物平面到透镜的距离为 u 和 观察面到透镜的距离为 v 时，得到清晰的对焦图像，此时的观察面就是系统的对 焦平面。若成像平面距镜头的距离不是 v 而是 s，

17、那么该物体在成像平面上不是 聚成一个点，而是扩散成具有半径为 R 的圆形光斑，这样图像就变得模糊。成像 平面距聚焦平面的距离 s- v 越大， 散焦程度越大， 也就越大， R 图像就越模糊23。 可用式 2-2 表示： R= sD 1 1 1 ( ) 2 f u s (2-2) 其中，u 是物面到透镜主面的距离，v 是透镜主面与像面的距离，f 是透镜焦距， D 是透镜孔径直径，s 是透镜主面与探测器的间距。 显微镜的理想成像系统的点扩展函数 PSF (point Spread Function) h(x，y) 常 用二维高斯函数来近似表示，此时的点扩散函数如式 2-3 所示： h( x, y

18、) = 1 2 2 x2 + y2 e 2 2 (2-3) 式中 为点扩散函数分布的标准偏差的扩散参量，它与模糊圆半径 R 成正 比，其表达式为如 2-4 所示： = CR (2-4) 对 2-3 式两边进行傅立叶变换， 得到其在频域中的光学传递函数表达式如式 2-5 所示： H (u , v) = e u2 +v2 2 2 (2-5) 从上式可以看出，镜头系统的点扩散函数可等价于一个低通滤波器。要对图 像的对焦程度进行度量，就要采用高通滤波器，分析图像中高频成分。视觉上是 从一幅图像的清晰度来判断它是否对焦；从空域角度看，对焦的图像比离散图像 灰度变化明显，有较多的锐化边缘；从频域角度看，由

19、于离焦是一个低通滤波的 过程，当图像对比度不大即离焦时，图像的高频分量相对较少。对焦的图像比离 焦的图像包含更多的信息和细节，也就是相对地包含了更多的高频分量。图像的 质量和清晰度与图像的高频分量有很大的关系。 2.2 显微镜自动对焦原理 显微镜的自动对焦是通过机械机构上下移动载物台， 即代替了粗调或者微调 的功能，改变显微镜成像系统的微距，从而达到调整图像清晰度的效果，在移动 7 南昌航空大学硕士学位论文 第2章 显微镜自动对焦基本原理和方法 过程中找到图像最清晰点，完成自动对焦。 显微自动对焦系统按照其工作运作方式的不同， 可将自动对焦的原理分为两 大类。一类是应用测距原理，先测量出镜头和

20、被测物体的距离，根据透镜成像公 式，结合镜头的参数，计算出可使被测物体清晰成像时的镜头位置，然后调整镜 头的位置，使得成像正好清晰。使用这类方法的典型是早期具有自动对焦功能的 照相机。 由于测距装置的精度限制， 这类方法适合于对对焦要求不是很高的场合。 另一种工作原理是利用数字图像处理技术直接对镜头所成的图像进行分析， 根据 成像的对焦评价函数判断是否对焦，如果没有对焦，则按照一定的算法调整镜头 的位置，再判断是否对焦，反复进行直到到达最佳对焦为止。这类方法由于直接 对成像进行分析，可以精确地判断出对焦状态24。 在本课题中，首先，对采集的数字图像用数字滤波评价函数算法处理，得到 不同清晰度图

21、像的评价值。然后，根据计算机的控制命令和搜索算法控制电机的 运作，最后得到清晰的图像位置，完成显微镜的自动对焦。 2.3 显微镜自动对焦基本方法 自动对焦基本方法有很多，主要包括传统的对焦方法、基于数字图像处理的 对焦方法和视频信号分析法。在传统的对焦方法中可分为测距法、旋转光阑离焦 检测法、VAF 组件相关法、动态聚焦透镜法和对比度检测法，而且测距法又可分 为像偏移法、激光测距、红外测距和超声波法。在基于数字图像处理的对焦方法 中又包含对焦深度法和离焦深度法。 2.3.1 传统对焦法用来实现显微镜自动对焦的方法基本上可分为内对焦、透镜组对焦、动态聚 焦透镜对焦和调节工作台与显微镜头相对位置的

22、方法。实现其自动对焦，可以通 过附加某种探测设备以用来判断成像的清晰程度， 再控制对焦装置实现有针对性 的运动，使得显微镜成像于最清晰的某一点。以下是一些比较典型的方法： (1) 测距法 测距法中包括有红外测距法、激光测距法、超声波测距法2526等，通过接收 反射波来测量目标的距离和方位，然后通过计算机来控制自动对焦。如偏心光束 法自动对焦系统，是以半导体激光器作为光源，激光束与主光路光轴偏心入射到 显微系统中，由于离焦引起反射光位置改变，从而获得离焦信息，再用二象限硅 8 南昌航空大学硕士学位论文 第2章 显微镜自动对焦基本原理和方法 光电池接收，光电信号经差分放大、微机处理、功放后，驱动直

23、流电机拖动微动 工作台进行离焦量补偿，实现显微镜系统的自动对焦。 (2) 旋转光阑离焦检测法 Olympus 在显微镜光学系统调焦光路中置入了旋转光阑。当显微光学系统正 确对焦时，在图像传感器上于不同的位置上成单像；而离焦时，会形成各式各样 的不同位置的双像，利用双像的位置差别，可以检测出离焦量的大小和离焦的方 位。这种自动对焦系统在日本己经被成功应用。 (3) VAF 组件相关法 AVF(Visitronic Auto Focus)组件或者称为视像自动对焦组件是由霍尼威尔 (Honeywell)公司(1975 年)研制的，它的原理是，通过电子线路测定左侧固定反 射镜扫描所形成的被摄体像在其对

24、应半导体元件上的相对位置关系(相关性)， 从 而进行自动对焦。 这种方法设计很巧妙， 体积也较小， 但机构复杂且精度不太高。 (4) 动态聚焦透镜法 这是日本 DENSO 公司研制的一种特殊的能够聚焦的透镜， 它主要是通过改变 镜片的形状来调焦， 就像人眼睛中的晶状体， 可以通过改变其曲率， 来看清物体。 这种动态聚焦透镜，是利用双压电晶片作为驱动器，当施加电压改变时，双压电 晶片的变形带动内部充满硅树脂的玻璃隔膜，形成了不同曲率的透镜(凹透镜和 凸透镜)，从而产生不同的焦距。在一般光学仪器中，如显微镜和相机等，主要 是依靠移动透镜组或观测目标来实现对焦的， 同样也可以通过内调焦透镜来对焦 的

25、。 (5) 对比度检测法 27 对比度检测法需要在受光面上接收目标物体的影像，正确对焦时，图像的对 比度或反差最大，而系统离焦时，图像变模糊或者说对比度下降，则其高频分量 (反映图像细节)急剧减少。实现自动对焦就是寻找对比度最大的点，采取搜索、 对比、寻优的方法，最终得到对焦点。 2.3.2 基于数字图像处理的对焦方法在数字成像系统中，一般应用数字图像处理的方法来实现自动对焦。而常用 的基于数字图像处理的对焦方法大致可分为两大类:对焦深度法(Depth Form Focus，DFF)和离焦深度法(Depth Form Defocus，DFD)28。 对焦深度法是一种建立在搜寻过程上的对焦方式。

26、 它先通过改变镜头的位置 而获得一系列模糊程度不等的图像， 并计算出每幅图像的清晰度评价值构成对焦 9 南昌航空大学硕士学位论文 第2章 显微镜自动对焦基本原理和方法 评价曲线，最终移动镜头到曲线的最大值对应的位置(即最佳对焦位置)。从而， 这个搜索过程需要不同成像参数下的多幅图像，所用图像越多则对焦精度越高。 理想的对焦评价函数曲线应该是单峰的，且在峰值两边是单调的，在对焦位置获 得峰值。可以使用 Fibonacci 搜寻法以及高斯曲线拟合法29，来准确地探测峰值 的位置，并减少由于噪声产生的局部极值以及边缘凸出效应的干扰。 离焦深度法则是一种从离焦的图像中获得物体深度信息的方法。 这种方法

27、要 求根据摄像参数建立正确的离焦模型并需要对系统精确校准。 对图像的局部区域 进行处理和分析，确定其模糊程度以及深度信息(要求场景深度基本相同)。因为 离焦深度法所需图像数量小，大大减少了驱动电机等机械机构获取图像的次数， 所以离焦深度法速度较快，但是由于信息量少一些的缘故，精度会比对焦深度法 低30。 离焦深度法有两种研究思路。 其一是 Sang Ku Kim 等人提出的基于图像恢复 它是根据图像中的某些有代表性的信息近似地计算出成像系统 的离焦深度法31， 的点扩散函数，然后利用图像退化模型，反演计算恢复出模糊图像的原图。这种 方法的关键在于从图像中获取一定的有代表性的信息，由于不是基于任

28、意目标 的，故它有一定的局限性。在 Sang Ku Kim 等人提出的方法中，就要求被恢复图 像中有较明显的边缘信息。 另一种思路是基于离焦量估计的离焦深度法32， 先是 获取两到三幅不同照相机参数下的图像，由于它们之间存在着一定的相对模糊 量，所以可对图像的局部区域进行处理和分析，从而确定其模糊程度(弥散斑的 大小)。根据几何光学的理论可知，镜头的孔径与其焦距之比等于弥散斑直径与 离焦量之比，由此可以估算出离焦量或者估算出准焦位置，然后可以驱动镜头或 样品移动到准焦位置。 2.3.3 视频信号分析法随着新一代成像器件 CCD/CMOS 的出现，自动对焦所需要的信息也越来越 丰富。通过研究发现

29、，当对焦准确时，画面清晰，轮廓清楚，高频成分的电平幅 度大；当离焦时，画面不清晰，轮廓不清楚，高频成分的电平幅度小。视频信号 分析法就是根据这一原理而产生的。 当要采集不同对焦状态下的视频信号时，可以移动样品或者移动 CCD/CMOS 的位置。发生位移时，CCD/CMOS 输出的视频信号的电平会产生变 化，且不同的对焦状态下样品或 CCD/CMOS 位移对视频信号的低频、中频和高 频将产生不同的影响。检测出现在视频信号中高、中、低频分量的变化情况便可 10 南昌航空大学硕士学位论文 第2章 显微镜自动对焦基本原理和方法 确定对焦的精确位置。 当镜头偏离对焦位置时，图像变模糊，所采集的视频信号中

30、低频成分的分量 较大，高频成分的分量较小，而且，当样品或 CCD/CMOS 在对焦位置前后移动 时，视频信号的电平变化较为明显，这时有两种可能:样品或 CCD/CMOS 向对焦 位置位移时，对焦得到改善，视频信号幅度上升;样品或 CCD/CMOS 远离对焦位 置位移时，对焦状况更差，视频信号幅度下降。从波形图上看，视频信号幅度变 化与样品或 CCD/CMOS 位置变化相位一致，微处理器判断后，发出调整信号， 电机相应地转动，使镜头焦点后移。若对焦点落在 CCD/CMOS 感光面的后面， 这时 CCD/CMOS 向前位移，视频信号幅度下降，CCD/CMOS 向后位移时，视频 信号幅度上升。视频信

31、号幅度的变化与 CCD/CMOS 位置变化的相位相反，这时 微处理器发出的调整信号通过驱动电路带动电机，使镜头焦点前移33动。 2.4 对焦窗口的选取 选择对焦窗口的直接原因是： 由于使用对焦评价函数对图像进行评判的运算 时间基本上与参与计算的像素成正比，为了达到实时性的要求，必须减少参加运 算的像素的数量。为了达到这一目的，通常直接选取图像中的某个或某些区域作 为对焦窗口。常用的选择方法有： 一 中央选择法：这种选择法是选择图像中央的一个有 M*N 个像素的小区 域。M 和 N 的取值范围通常大于 32，且小于整幅图像的 70%。 二 多区域选择法：多区域选择法是选择图像中具有代表意义的几个

32、区域作 为对焦窗口。可以选择横向轴线和纵向轴线上的四个四分点为中心的四个 M*N 个像素的小区域，也可以选择两对角线上的四个四分点为中心的四个 M*N 个像 素的小区域等。 虽然以上方法可以节省大量的计算时间， 但同时得考虑到进行对焦区域选择 的另一个重要因素：使成像主目标的成像质量最佳化。对于自动对焦装置来说就 是要使成像主目标准确对焦，不仅仅是为了减少计算时间。如果对焦窗口选得过 小，可能把成像主体排除在窗口外，如果对焦窗口选得太大，则可能包含过多的 背景信息，把背景当作主要目标。因此，窗口选择的方法和选取对焦窗口的大小 不是一成不变的，需要根据对焦评价函数的性能以及实验来获得最佳方法。

33、11 南昌航空大学硕士学位论文 第 3 章 对焦评价函数设计及其性能仿真 第三章 对焦评价函数设计及其性能仿真 通过对显微镜自动对焦原理和方法的研究后发现， 自动对焦技术的两大关键 是对焦评价函数和实时自动控制。所以，新对焦评价函数的设计是本课题的研究 重点。在本章中，首先介绍了几种常用的对焦评价函数数学模型。然后，详细阐 述本课题提出的基于数字滤波的对焦评价函数算法的数学模型。最后，在 MATLAB6.5 环境下，通过对数字滤波对焦评价函数的性能仿真以及与几种常用的 对焦评价函数的性能相比较， 将数字滤波对焦评价函数设计成接近理想对焦评价 函数的性能的评价函数。 3.1 对焦评价函数 显微镜

34、自动对焦系统中利用图像清晰度来对焦有多种对焦评价函数算法， 对 焦评价函数性能的优劣直接影响显微镜自动对焦。目前，应用于显微镜的自动对 焦方式多为无源方式。这种方式不是依赖激光、红外线或超声波来测量透镜和物 体之间的距离,而是采用图像处理技术来确定被观察物体是否对焦。这种图像处 理技术根据图像来分析图像的质量，从而获得当前的成像状态，通过对焦评价函 数计算不同位置的成像图像的评价函数值，并找出评价函数值最大的成像位置， 完成对焦操作。对焦评价函数与载物台的位置之间所成的曲线可以近似地如图 3-1 所示：对 焦 评 价 函 数 值 对焦位置 载物台位置 图 3-1 对焦评价函数值与载物台的位置关

35、系图 12 南昌航空大学硕士学位论文 第 3 章 对焦评价函数设计及其性能仿真 所以，对焦评价函数算法的精度、可靠性和实现难易程度是显微镜能否自动 对焦的关键之一。 3.1.1 常用对焦评价函数81635 对焦评价函数大致可以分为基于频率特征的评价函数、基于统计学评价函 数、 信息学的评价函数和基于边缘梯度的评价函数34， 它们分别用于不同的场合。 在图像处理中，梯度函数常被用来提取边缘信息。对焦良好的图像有更尖锐的边 缘图像，应有更大的梯度函数值。在本文中仅对常用的梯度对焦评价函数中的方 差评价函数、Tenengrad 评价函数、能量梯度评价函数、Robert 梯度评价函数、 拉普拉斯评价函

36、数和模拟滤波评价函数进行论述。为统一起见，用 f(x，y)代表 图像中(x，y)点处的灰度值，用 E(n)代表对焦评价函数的函数值，其中 n 为评价 区域中的像素点数。 (1) 方差评价函数：因为清晰聚焦的图像比模糊的图像有更大的灰级差异， 所以利用图像数据的标准偏差作为调焦评价函数，其表达式如 3-1 所示： E (n) = f ( x, y ) u x y 2 (3-1) 其中 u 为讨论区域中的平均灰度，并且 u= 1 n2 f ( x, y) x y (3-2) (2) Tenengrad 评价函数：使用 Sobel 算子来计算图像在水平方向和垂直方向 的梯度，为使图像边缘的梯度放大，

37、对梯度进行平方运算,其表达式如 3-3 所示： E (n) = S ( x, y ) x y 2 (3-3) 2 其 中 ， S(x ， y)T(T 为 灰 度 阈 值 ), S ( x, y ) = Gx2 ( x, y ) + G y ( x, y ) 梯 度 幅 度 1 0 1 1 2 1 Gx ( x, y ) ， Gy ( x, y ) 的 计算 模 板分 别 为 2 0 2 和 0 0 0 在 此模 板下 1 0 1 1 2 1 Gx ( x, y ) = f ( x 1, y + 1) + 2 f ( x, y + 1) + f ( x + 1, y + 1) f ( x 1,

38、y 1) f ( x + 1, y 1) 2 f ( x, y 1) (3-4) G y ( x, y ) = f ( x 1, y + 1) + f ( x 1, y 1) + 2 f ( x 1, y + 1) f ( x + 1, y 1) 2 f ( x + 1, y ) f ( x + 1, y + 1) (3-5) (3) 能量梯度评价函数：利用相邻图像点来估计图像的梯度，利用梯度平方 13 南昌航空大学硕士学位论文 第 3 章 对焦评价函数设计及其性能仿真 和作为对焦评价函数，其表达式如 3-6 所示： x y E (n) = f ( x + 1, y ) f ( x, y )2

39、 + f ( x, y + 1) f ( x, y )2 (3-6) 对能量梯度函数的改进，又称为灰度差分绝对值之和算法(SMD)，它避免了乘方 运算，其表达式如 3-7 所示： E (n) = f ( x + 1, y ) f ( x, y ) + f ( x, y + 1) f ( x, y ) x y (3-7) (4) Robert 梯度评价函数：是在灰度差分绝对值之和算法基础上考虑 f(x，y) 和 f(x+1,y+1)灰度差的像元位置关系后，采用的一种评价函数，表达式如 3-8 所 示： E (n) = f ( x, y ) f ( x + 1, y + 1) + f ( x +

40、1, y ) f ( x, y + 1) x y (3-8) (5) Laplace 评价函数：使用 Laplace 算子和图像进行卷积得到图像的二阶微 分，其微分平方和作为最后评价结果。其表达式如 3-9 所示： E (n) = ( g x + g y )2 x y (3-9) 其中，二阶微分根据不同的微分方法对应着不同的模板，对于下面的模板 1 4 1 4 20 4 1 4 1 评价因子的计算如 3-10 所示: g x + g y = 20 f ( x, y ) f ( x 1, y 1) 4 f ( x 1, y ) f ( x 1, y + 1) 4 f ( x, y 1) 4 f

41、( x, y + 1) f ( x + 1, y 1) 4 f ( x + 1, y ) f ( x + 1, y + 1) (3-10) (6) 模拟滤波评价函数：是一种基于视频信号分析的方法。其原理是通过对 CCD/CMOS 图像传感器得到的模拟信号通过硬件电路来实现滤波，使其恰好通 过视频信号中对对焦敏感的频率成分，得到能反映图像清晰度的高频分量，然后 将计算不同对焦位置的高频分量值作为判别图像清晰度的评价值。 3.1.2 数字滤波对焦评价函数模型在对基于数字图像处理技术对焦方法的研究和鉴于模拟滤波评价函数算法 精度不高和截止频率不可调性等特性的基础上， 本课题提出一种截止频率容易调 节

42、、可靠性强和算法精度高的数字滤波评价函数。 数字滤波对焦评价函数对焦原理是对数字图像数据实施软件数字滤波的方 法将图像低频成分滤除，得到图像高频成分，进而实现图像清晰度的自动检测。 数字滤波对焦评价函数设计思路是将数字图像数据与数字高通滤波器 14 36 的 南昌航空大学硕士学位论文 第 3 章 对焦评价函数设计及其性能仿真 单位脉冲响应进行卷积滤波得到图像的高频成分，然后计算图像高频成分的能 量，最后将此能量值作为评价函数值。基于此方法构建数学模型，对显微镜从离 焦到对焦再到离焦下得到的多幅不同清晰度的数字图像数据分析。 将数字图像数 据作为数字滤波对象序列 x(n)，用加哈明窗函数法来设计

43、有限脉冲响应(FIR)数 字高通滤波器的单位脉冲响应序列 h(n)。h(n)的表达式为式 3-11 所示： h(n) = hd (n) w(n) n = 0 N 1 (3-11) w(n) 为哈明窗函数， w(n) 的表达式为式 3-12 所示： 2 n ) 0.54 0.46 cos( w(n) = N 1 0 (3-12) w(n) 分布在 0 n N 1 ，理想高通滤波器具有式 3-13 所示的频率特性 1, wc | w | H i (e jw ) = | 0，w | wc (3-13) 其中 wc 为截止频率，hd (n) 为理想高通滤波器单位脉冲响应， hd (n) 表示为 且 式

44、 3-14 所示： N 1 sin wc (n ) N 1 2 hd (n) = (n ) N 1 2 (n ) 2 (3-14) 将得到的数字高通滤波器的脉冲响应序列 h(n)和数字图像序列 x(n)进行卷积 滤波获得数字图像高频成分序列 y(n)，再对 y(n)中的各项求平方和得出数字图像 高频成分的能量 E，y(n)和 E 表达式分别为式 3-15 和 3-16 所示： y (n) = x(n)* h(n) = x(m)h(n m) m =0 n 1 (3-15) E = y (k ) k =1 n 2 (3-16) 其中, *为卷积符号。最终将经过数字滤波后得到的数字图像高频成分能量

45、E 作 为评价图像清晰度的评价值。 基于此模型， 对显微镜从离焦到对焦再到离焦下得到的多幅不同清晰度的数 字图像数据分析，得到显微镜镜头在不同位子的评价函数值，即可以得到数字滤 波评价函数与镜头位置的曲线。 然后， 依据理想的对焦评价函数具有的几个标准， 分析数字滤波评价函数的性能。 15 南昌航空大学硕士学位论文 第 3 章 对焦评价函数设计及其性能仿真 3.2 对焦评价函数性能仿真分析 一个理想的对焦评价函数应该具有以下几个标准：无偏性，要求对焦评价函 数能够正确反映对焦点的位置；单峰性，对焦评价函数有且只有一个极值；抗噪 性，在一定的噪声干扰条件下，避免出现局部极大值；灵敏度，对焦评价函

46、数曲 线的陡峭性； 高效性， 计算能够满足实时性要求， 对焦评价函数算法所用时间短。 为了研究数字滤波对焦评价函数算法的性能，在 MATLAB 6.5 平台下，对在 显微镜下采集好的离焦到聚焦再到离焦的 25 幅松幼雄球果切片图像数据进行实 验。最终得到不同清晰度的图像的评价函数值，并绘出了对焦评价函数曲线图。 以下是 6 幅离焦到聚焦再到离焦的松幼雄球果切片实验标本图像，其图像如图 3-1 所示： 图 3-1 松幼雄球果切片标本图 3.2.1 数字滤波对焦评价函数中重要参数的影响在数字滤波对焦评价函数中是采用哈明窗函数(Hamming)设计有限脉冲响 应(FIR)数字高通滤波器。而且，数字高

47、通滤波器的性能与采用的截止频率和阶 数密切相关。所以，数字高通滤波器的截止频率和阶数必定影响该评价函数的性 能。图 3-2 是在相同数字滤波器阶数，不同截止频率下得到的数字滤波评价函数 16 南昌航空大学硕士学位论文 第 3 章 对焦评价函数设计及其性能仿真 曲线图。图 3-3 是在相同截止频率，不同数字滤波器阶数下得到的数字滤波评价 函数曲线图。 图 3-2 数字滤波器截止频率的影响图 图 3-3 数字滤波器阶数的影响图 影响数字滤波对焦评价函数的一个关键因数是数字高通滤波器的截止频率。 从图 3-2 可知，当截止频率为 4.5MHz 时，曲线最陡峭，并没有局部极大值，该 评价函数具有很好的

48、性能。另外，数字滤波器的阶数越小，使得滤波效果越差。 从图 3-3 可知，当数字滤波器的阶数为 8 时，曲线在离焦区出现上扬走势，使数 字滤波评价函数的性能变差；随着数字滤波器的阶数增加，各曲线变化越陡峭， 数字滤波对焦评价函数的性能也越好；数字滤波器的阶数为 20、40、和 100 的 曲线几乎重合，所以数字滤波器的阶数为 20 时，数字滤波对焦评价函数的性能 17 南昌航空大学硕士学位论文 第 3 章 对焦评价函数设计及其性能仿真 达到稳定。 3.2.2 对焦评价函数的性能比较将数字滤波对焦评价函数的性能与方差对焦评价函数、 能量梯度对焦评价函 数、 SMO 对焦评价函数、Laplace

49、对焦评价函数和 Robert 对焦评价函数的性能进 行了比较。对 25 幅大小为 600 790 的整幅图像经过各评价函数算法处理后,得到 图 3-4 所示的对焦评价函数的性能图。 图 3-4 对焦评价函数性能的比较图 从图 3-4 中可以看出, 六种对焦评价函数均可以在最佳对焦位置得到最大值, 具有无偏性特征；各对焦评价函数曲线都只有单一的峰值；方差评价函数、SMD 评价、能量梯度评价函数、Robert 评价函数、Laplace 评价函数和数字滤波评价 函数在灵敏度上依次递增, 尤其数字滤波评价函数在峰值点附近变化最明显，具 有很好的对焦精度；经过数字高通滤波器滤波后，相当一部分噪声被滤掉，且数 字滤波评价函数曲线陡峭并没有出现局部极大值， 所以数字滤波评价函数具有较 强的抗噪性；评价函数的高效性与评价函数的计算量密切相关，且数字滤波评价 函数用到了线性卷积， 所以数字滤波评价函数的高效性将随着数字高通滤波器的 阶数和参与计算的图像像素大小的变化而变化。 3.2.3 数字滤波对焦评价函数的高