一种尿沉渣分析仪中显微镜的自动对焦方法、装置和电子设备

摘要

本发明公开了一种尿沉渣分析仪中显微镜的自动对焦方法、装置和电子设备，所述的方法为：分别在不同的对焦点获取相应的预摄图像；载入这些源图像；分别对这些图像进行NSCT分解，并产生子带系数(图像)；计算该图像低频、高频系数的能量和比值；利用比值作为参考数据得到焦点估计值；利用焦点估计值不断调整对焦位置；重复上述过程，决定当前图像的最佳对焦位置。本发明提出了一种基于NSCT分解的显微镜的自动对焦方法，能有效应用于尿沉渣分析仪中显微镜的自动对焦。本发明可确保尿沉渣分析仪的显微镜进行自动对焦并使显示最清晰的图像，大大提高了对焦系统的可靠性和灵敏性。

说明书

技术领域

本发明涉及一种显微镜的自动对焦方法，特别涉及一种基于尿沉渣分析仪的高精度显微镜的自动对焦方法、装置和电子设备。

背景技术

随着尿沉渣分析仪和计算机技术结合的不断深入，作为其核心技术的显微镜自动对焦算法已经成为计算机视觉中的一个重要研究方向。能否获取清晰轮廓的尿沉渣图像对于之后的医学分析，诊断等十分重要，也影响到仪器的精确度。

临床上检查尿液中的有形成分均采用显微镜下人工进行分析判别。自动对焦一方面可以减轻操作者的劳动强度，减少或避免操作者因反复调焦造成的主观误差。另一方面，它省去了复杂的调焦动作，大大方便了操作者。相比普通的成像系统，显微镜物镜的焦深是十分有限的，并且随着放大倍数的增大，它的焦深会不断减小。尤其是在高倍显微物镜下，只有那些在聚焦平面或其附近的结构才是清晰的，远离焦平面的结构会比较模糊甚至不可见，系统成像质量受高倍物镜的焦深限制而下降的现象也会十分严重。因此，对于尿沉渣显微图像的获取来说，控制显微镜的自动对焦以获取最清晰的显微图像就成为尿液尿沉渣分析系统正常分析的前提。

目前应用于显微镜自动对焦系统的对焦方式多为无源方式。这种方式是采用图像处理技术来确定样本图像是否对焦。这种图像处理技术是根据图像来分析图像的质量，从而获得当前的成像状态，并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，找出评价函数值最大的成像位置，完成对焦操作。

已提出的各种图像评价方法，请参考图1所示。一类是时域的评价方法，直接用锐化算子对图像进行处理，然后取处理后的数据作为判定依据，具有简洁、快速的特点，但对噪声较敏感，常见的有梯度评价算法、laplacian评价算法等，会得到如图2所示的关系曲线；另一类是频域的评价方法，主要采用傅里叶变换、小波变换等方法，通过分析图像的频率成分来评价图像的清晰度，会得到如图3所示的关系曲线。

理想的清晰度评价函数应该满足单峰性和无偏性，在实际的图像采集中，由于噪声、样本表面的尘埃以及样本的背景干扰等因素的影响，导致评价函数出现多个局部极大值，并且最大峰偏离图像最清晰的位置，影响到样本检测结果准确性。目前已提出了各种方法消除对焦曲线的局限极值，但是大部分都不具有普遍意义，在某些情况下，无论采用哪种对焦评价函数，都可能导致自动对焦的失败。因而消除多峰和背景干扰，构建一个可靠、快速和高精度的的显微镜自动对焦系统具有重要的意义。

发明内容

本发明的目的在于针对尿沉渣分析仪提供一种在显微视野下的图像清晰度评价算法，是可确保显微镜对焦动作完成后，显示屏上的图像是正确清晰的。

一种尿沉渣分析仪中基于NSCT的显微镜自动对焦方法，该对焦处理包括下列步骤：

A1首先分别连续在X个不同物距获取预摄图像X张，每一张预摄图像Px皆有相应的第X物距位置；

A2载入所述源图像；

A3将连续的X张预摄图像进行N级NSCT分解，每张图像得到个高频子带系数和1个低频子带系数；

A4利用子带系数构造基于改进的拉普拉斯能量和函数，低频子带系数拉普拉斯能量和函数值与高频子带系数拉普拉斯能量和函数值的比值即为清晰度评价函数值；

A5利用所述的比值作为参考数据得到焦点估计值；

A6利用焦点估计值不断调整对焦位置；

A7重复上述过程，决定当前图像的最佳对焦位置。

所述的方法，所述的步骤A3，具体方法为：首先采用非下采样塔式滤波器组对输入图像F进行多尺度分解，得到低频子带系数和高频子带系数；然后对已经得到的塔形结构进行非下采样方向滤波器组多方向分解，得到不同尺度、不同方向的子带系数：

$>\{C_N^L(i,j),C_{n,k}^H(i,j)\},1\le n\le N,k=\mathrm{1,2},···,2^{k_n}$>

其中，N为分解层数，表示低频(L)子带系数，表示n尺度k方向上位置在(i，j)的各高频(H)方向子带系数，k_n为尺度n下的方向分解级数，为方向子带的数目。

所述的方法，所述的步骤A4-A6，具体方法为：在NSCT变换域，所述的改进的拉普拉斯(ML)以及SML函数定义式如下：

ML_n，k(i，j)＝|2C_n，k(i，j)-C_n，k(i-1，j)+

C_n，k(i+1，j)|+|2C_n，k(i，j)-

C_n，k(i，j-1)+C_n，k(i，j+1)|

$>{\mathrm{SML}}_{n,k}=\underset{i}{\Sigma }\underset{j}{\Sigma }{\left[{\mathrm{ML}}_{n,k}(i,j)\right]}^2$>

其中，C_n，k(i，j)为图像经NSCT分解后子带系数；

在NSCT变换域获取低频子带系数和高频子带系数的拉普拉斯能量和函数(SML)：

$>\left(\begin{array}{c}{E}^L={\mathrm{SML}}_N\\ E_{n,k}^H=[{\mathrm{SML}}_{\mathrm{1,1}},{\mathrm{SML}}_{\mathrm{2,1}},···,{\mathrm{SML}}_{n,k}]\end{array}\right)$>

根据不同方向的高频子带系数能量，获取每级高频子带系数能量：

$>E_n=\frac{1}{2^n}\Sigma E_{n,k}$>

由下式得到高频子带系数的总能量：

$>E^H=\alpha {E_1}^H+(1-\alpha )\frac{\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}{E}_n^H}{N}$>

结合两者高频和低频子带系数(图像)能量的变化特点，计算出清晰度评价函数值：

$>h=\frac{E^L}{E^H}$>

以图像的清晰度评价函数值最大为原则，对比前一幅或几幅图像对焦位置的清晰度评价函数值，估计当前图像的最佳对焦位置，然后在估计位置附近做微小的调整，直到获取最清晰的对焦图像。

本发明还提供一种显微镜自动对焦装置，该自动对焦装置包括：

基于CMOS的图像采集设备，用以拍摄显微镜不同对焦点的预摄图像；

USB接口，用于连接图像采集设备和计算机，是图像传输的通道；

计算机，用来分析、存储源图像，根据图像评价函数值产生焦点估计值以确定镜头对于样本的对焦位置；

单片机，接收来自计算机的指令，并驱动步进电机做调整；

步进电机驱动器，由单片机控制，用来驱动显微镜镜头，以将对焦镜头移动到预测对焦镜头位置；

其中，该计算机利用图像的清晰度评价函数值与相应的物距估计当前图像的最佳对焦物距。

所述的显微镜自动对焦装置，还包括自动曝光参数决定与控制单元，其设置于所述计算机中，用以根据该图像采集设备所拍摄的环境，决定被拍摄物拍摄时的曝光时间、光圈大小与ISO值的至少其中之一者。

本发明还提供一种采用上述任一所述方法的电子成像设备。

本发明具有以下特点：

1.本发明提出了一种基于NSCT分解的显微镜的自动对焦方法，能有效应用于尿沉渣分析仪中显微镜的自动对焦。

2.本发明可确保尿沉渣分析仪的显微镜进行自动对焦并使显示最清晰的图像，大大提高了对焦系统的可靠性和灵敏性。

3.本发明中的算法实现简单，核心软件算法部分只需一台PC机就可以自动完成。

附图说明

图1现有技术利用2张图像进行评价对焦的示意图；

图2现有技术在时域所计算的评价结果与物距的关系示意图；

图3现有技术在频域所计算的评价结果与物距的关系示意图；

图4本发明的原理示意图；

图5本发明的评价结果与物距的关系示意图；

图6本发明实施例的自动对焦控制设备电路配置的框图示意图；

其中，附图标记：

300显微镜自动对焦控制装置，310自动对焦显微镜，320图像采集设备，330USB接口，340计算机，350单片机，360步进电机驱动器；

具体实施方式

实施例1

为能清楚说明本发明的基本运作流程，请参考图4所示，首先分别连续在X个不同物距获取预摄图像X张，每一张预摄图像Px皆有相应的第X物距位置；在图4中X＝3。载入预摄图像；将连续的X张预摄图像进行N级NSCT分解，每张图像得到个高频子带系数(图像)和1个低频子带系数(图像)；在图4中N＝3。经此分解程序后，子带系数(图像)包含了源图像丰富的边缘信息，利用子带系数(图像)构造基于改进的拉普拉斯能量和函数，低频子带系数拉普拉斯能量和函数值与高频子带系数(图像)拉普拉斯能量和函数值的比值即为清晰度评价函数值，自动对焦的成功率便会大幅提升。

在图4中，以X＝3为例，分别取得第一预摄图像P1、第二预摄像P2、第三预摄像P3。随后，计算这些图像(P₁～P₃)低频、高频信号的拉普拉斯能量和函数值的比值；如此便可得到如图5所示的源图像与其相对应的物距关系。相较于现有技术所得到的关系曲线，图5具有更明确的对焦位置，且表现出更好的抗噪性和单峰性。自动对焦的成功率便会大幅提升。最后再根据这些图像(P₁～P₃)的清晰度评价函数值与其相对应的物距关系，以结果最大值为原则，决定出清晰度评价函数值的最大值相对应的对焦物距。

在实际应用中，请参考图6所示，其为本发明实施例的自动对焦控制设备的电路配置的框图。本发明的显微镜自动对焦控制装置300中包括：自动对焦显微镜310、图像采集设备(基于CMOS)320、USB接口330、计算机340、单片机350和步进电机驱动器360。，

该装置的图像采集设备320通过USB接口330与计算机340连接，用以拍摄环境与样本的成像得到预摄图像，并将预摄图像传输给计算机340。在实际执行时，自动曝光参数会根据拍摄环境自动做出适当调整。计算机340接收图像采集设备320发送的预摄图像，将该预摄图像保存并转化为数字信号；利用该数字信号对该预摄图像进行NSCT变换，得到源图像的1个低频子带系数和多个高频子带系数，计算每张图像低频子带系数、高频子带系数(图像)的拉普拉斯能量和函数值的比值得到清晰度评价函数值，与一幅或几幅图像的清晰度评价函数值进行比较，得到相应物距关系曲线，用于爬山搜索；同时根据每幅图像清晰度评价函数值输出控制命令以调节物距，该控制命令通过串口输出给单片机350。单片机350与计算机340串口连接，用以接收计算机340的上述控制命令来控制步进电机驱动器转动。步进电机每转动一次，显微镜310朝清晰度评价函数值大的方向调整物距；再次由图像采集设备320拍摄新的图像，并传输给计算机340重复上述分析。

重复上段所述的步骤，根据前一幅或者几幅图像清晰度评价函数值，采用爬山搜索算法，计算当前位置图像的清晰度评价函数值，直到新的图像的清晰度评价函数值大于之前所有图像的函数值，使该显微镜镜头310停留在该处，此即该显微镜310的对焦位置，由此便完成自动对焦。因为本实施例的自动对焦系统是根据在计算机340上显示的图像所得的结果进行对焦动作，因此可确保对焦动作完成后，投射于计算机340屏幕上的图像是正确清晰的。

实施例2

本实施例详细描述上述改进的拉普拉斯能量和函数。

图像采集设备将拍到的图像传输给计算机，逐帧的由计算机送给后续算法来进行处理。这里需要说明的是本发明中对原始的每一帧图像进行了四分之一采样(例如：原始图像大小为800×600，采样后为200×150)，这样可以在不影响检测效果的前提下提高后续算法的运算速度。

首先采用非下采样塔式滤波器组(NSP)对输入图像F进行多尺度分解，得到低频子带系数(图像)和高频子带系数(图像)；然后对已经得到的塔形结构进行非下采样方向滤波器组(NSDFB)多方向分解，得到不同尺度、不同方向的子带系数：

$>\{C_N^L(i,j),C_{n,k}^H(i,j)\},1\le n\le N,k=\mathrm{1,2},···,2^{k_n}$>

其中，N为分解层数，表示低频(L)子带系数，表示n尺度k方向上位置在(i，j)的各高频(H)方向子带系数，k_n为尺度n下的方向分解级数，为方向子带的数目。系数大小和原始图像保持一致，因此可将NSCT变换域的子带系数看作图像。

然后定义改进的拉普拉斯能量和函数(Sum-modified laplacian，SML)来表征图像的能量值。在NSCT变换域，改进的拉普拉斯(ML)以及SML函数定义式如下：

ML_n，k(i，j)＝|2C_n，k(i，j)-C_n，k(i-1，j)+

C_n，k(i+1，j)|+|2C_n，k(i，j)-

C_n，k(i，j-1)+C_n，k(i，j+1)|

$>{\mathrm{SML}}_{n,k}=\underset{i}{\Sigma }\underset{j}{\Sigma }{\left[{\mathrm{ML}}_{n,k}(i,j)\right]}^2$>

其中，C_n，k（i，j)为图像经NSCT分解后子带系数(图像)。

在NSCT变换域获取低频子带系数和高频子带系数(图像)的拉普拉斯能量和函数(SML)：

$>\left(\begin{array}{c}{E}^L={\mathrm{SML}}_N\\ E_{n,k}^H=[{\mathrm{SML}}_{\mathrm{1,1}},{\mathrm{SML}}_{\mathrm{2,1}},···,{\mathrm{SML}}_{n,k}]\end{array}\right)$>

根据不同方向的高频子带系数(图像)能量，获取每级高频子带系数(图像)能量：

$>E_n=\frac{1}{2^n}\Sigma E_{n,k}$>

由下式得到高频子带系数(图像)的总能量：

$>E^H=\alpha {E_1}^H+(1-\alpha )\frac{\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}{E}_n^H}{N}$>

结合两者高频和低频子带系数(图像)能量的变化特点，计算出清晰度评价函数值：

$>h=\frac{E^L}{E^H}$>

以图像的清晰度评价函数值最大为原则，对比前一幅或几幅图像对焦位置的清晰度评价函数值，估计当前图像的最佳对焦位置，然后在估计位置附近做微小的调整，直到获取最清晰的对焦图像。

所述的NSCT采用的非下采样塔式滤波器(NSP)是一组二通道非下采样滤波器。每一级所采用的滤波器组是对上一级所采用的滤波器按采样矩阵$>D=2I=\left(\begin{array}{cc}2& 0\\ 0& 2\end{array}\right)$>进行采样得到。图像经N级非下采样塔式分解后，可以得到N+1个与源图像具有相同尺寸大小的子带系数(图像)。

所述的NSCT所采用的非下采样方向滤波器(NSDFB)是一组频率响应特性为扇形形状的二通道非下采用滤波器组。为了获得更多的方向分解，NSCT也是通过反复的采用二通道方向滤波器组进行方向滤波实现的。每一级采用的滤波器是通过对上一级采用的滤波器按采样矩阵$>D=\left(\begin{array}{cc}1& 1\\ 1& -1\end{array}\right)$>采样得到的。某尺度下子带系数(图像)进行k级分解后可得到2^k个与原始输入图像尺寸大小相同的子带系数(图像)。图像经N级NSCT分解后得到1个低频子带系数(图像)和个高频子带系数(图像)。

除了上述实施例，本发明的自动对焦方法也可用于其他同样是利用移动该显微镜310，并于每一个镜头位置获取图像并计算该图像的清晰度评价函数值，而后进行比对以取得最大图像清晰度评价函数值，而使该显微镜310镜头位于相对应位置的方式。例如现有的全域搜寻(Global Search)法、费氏搜寻(Fibonacci Search)法等对焦方式。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。