全自動(dòng)尿沉渣檢驗(yàn)儀自動(dòng)調(diào)焦方法研究.pdf

1、自動(dòng)調(diào)焦技術(shù)是廣泛應(yīng)用于數(shù)字成像系統(tǒng)及各種光學(xué)儀器設(shè)備中的關(guān)鍵技術(shù)。對(duì)于如全自動(dòng)尿沉渣檢驗(yàn)儀這類全自動(dòng)光學(xué)儀器而言，自動(dòng)調(diào)焦通常是必備的基本功能。自動(dòng)調(diào)焦的精確度直接關(guān)系到所成圖像的質(zhì)量?jī)?yōu)劣，并進(jìn)而影響之后圖像處理任務(wù)的難易和結(jié)果。對(duì)自動(dòng)調(diào)焦方法進(jìn)行研究，具有重要的理論與應(yīng)用意義。
　　 緒論部分對(duì)自動(dòng)調(diào)焦技術(shù)的歷史發(fā)展進(jìn)行了簡(jiǎn)要的回顧，概要地介紹了常見自動(dòng)調(diào)焦方法所采用的技術(shù)路線，說明了自動(dòng)調(diào)焦技術(shù)的優(yōu)越性，并闡明了論文研究課

2、題的應(yīng)用背景及重要性；
　　 然后對(duì)基于圖像處理的已有自動(dòng)調(diào)焦評(píng)價(jià)函數(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，主要包括頻域法、熵函數(shù)法和微分算子法等方法，同時(shí)對(duì)這些方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了一定的分析；
　　 根據(jù)對(duì)已有方法缺點(diǎn)的分析，在第三章和第四章中，分別提出了兩種新的調(diào)焦評(píng)價(jià)函數(shù)。第三章所提出的方法首先利用邊緣檢測(cè)來提取被成像對(duì)象的大致輪廓，然后通過考察輪廓上各像素點(diǎn)處的梯度強(qiáng)弱來判斷圖像清晰與否，而忽略了已有評(píng)價(jià)函數(shù)中對(duì)象或背景內(nèi)部的灰度變化

3、對(duì)評(píng)價(jià)值的貢獻(xiàn)，從而更符合人類視覺對(duì)清晰度的感知；
　　 第四章的解決思路也與之類似，但相較于采用較為復(fù)雜耗時(shí)的邊緣檢測(cè)方法，第四章提出的方法則是通過將圖像加以分塊之后，利用各個(gè)圖像塊中最大的一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)梯度值作為該圖像塊中梯度的代表值，來求取梯度和作為清晰度的評(píng)價(jià)值，從而屏蔽掉絕大多數(shù)對(duì)象或背景內(nèi)部梯度對(duì)評(píng)價(jià)值的影響；兩種方法均在實(shí)際圖像上與若干已有評(píng)價(jià)函數(shù)進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的方法在調(diào)焦精度上優(yōu)于已有方法；<

4、br>　　 第五章對(duì)調(diào)焦過程中清晰度峰值的搜索問題進(jìn)行了考察。首先介紹了Fibonacci搜索算法、函數(shù)逼近法、爬山搜索算法等已有方法。在考慮實(shí)時(shí)性要求的基礎(chǔ)上，采用了改進(jìn)的變步長(zhǎng)爬山搜索算法。由于所提出的評(píng)價(jià)函數(shù)計(jì)算較為費(fèi)時(shí)，難以滿足自動(dòng)調(diào)焦的實(shí)時(shí)性要求，因此在變步長(zhǎng)爬山搜索算法的基礎(chǔ)上，提出了一種粗調(diào)與細(xì)調(diào)相結(jié)合的調(diào)焦過程控制方法，先采用準(zhǔn)確性較差但計(jì)算迅速的Roberts梯度算子來獲取粗調(diào)評(píng)價(jià)函數(shù)，大致確定了清晰度峰值所在的小調(diào)