基于视觉跟踪的多焦面识别在镜检中的应用研究

摘要

为了解决白带镜检下的玻片样本中白细胞,滴虫,上皮细胞等不同有形成分具有流动性且处于多个焦面以至难以获取到感兴趣焦面的问题,提出了一种基于视觉跟踪的自动对焦清晰度判定算法。算法分为粗粒度和细粒度两个对焦过程,粗粒度对焦主要用于将焦面固定于真正需要的焦面附近,细粒度对焦从粗粒度对焦结束位置附近开始,逐渐往回移动镜头,并同时进行病理判断依据物体包括白细胞,念珠菌等的提取并对其进行清晰度识别判定,最终得出病理判断依据物体所在的最清晰的焦面,通过实验室1 556份自动对焦过程的实际测试,算法可以有效提升自动对焦成功率,实现了自动化对焦,节省了实验室人力成本。