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全自动尿沉渣检验仪自动调焦方法研究

作　者: 吴小翠
导　师: 郭斯羽
学　校: 湖南大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 自动调焦 调焦评价函数 图像梯度 边缘检测 峰值搜索算法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 26次
引　用: 2次
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内容摘要


自动调焦技术是广泛应用于数字成像系统及各种光学仪器设备中的关键技术。对于如全自动尿沉渣检验仪这类全自动光学仪器而言,自动调焦通常是必备的基本功能。自动调焦的精确度直接关系到所成图像的质量优劣,并进而影响之后图像处理任务的难易和结果。对自动调焦方法进行研究,具有重要的理论与应用意义。绪论部分对自动调焦技术的历史发展进行了简要的回顾,概要地介绍了常见自动调焦方法所采用的技术路线,说明了自动调焦技术的优越性,并阐明了论文研究课题的应用背景及重要性；然后对基于图像处理的已有自动调焦评价函数进行了详细的介绍,主要包括频域法、熵函数法和微分算子法等方法,同时对这些方法的优缺点进行了一定的分析；根据对已有方法缺点的分析,在第三章和第四章中,分别提出了两种新的调焦评价函数。第三章所提出的方法首先利用边缘检测来提取被成像对象的大致轮廓,然后通过考察轮廓上各像素点处的梯度强弱来判断图像清晰与否,而忽略了已有评价函数中对象或背景内部的灰度变化对评价值的贡献,从而更符合人类视觉对清晰度的感知；第四章的解决思路也与之类似,但相较于采用较为复杂耗时的边缘检测方法,第四章提出的方法则是通过将图像加以分块之后,利用各个图像块中最大的一个或少数几个梯度值作为该图像块中梯度的代表值,来求取梯度和作为清晰度的评价值,从而屏蔽掉绝大多数对象或背景内部梯度对评价值的影响；两种方法均在实际图像上与若干已有评价函数进行了对比实验,实验结果表明所提出的方法在调焦精度上优于已有方法；第五章对调焦过程中清晰度峰值的搜索问题进行了考察。首先介绍了Fibonacci搜索算法、函数逼近法、爬山搜索算法等已有方法。在考虑实时性要求的基础上,采用了改进的变步长爬山搜索算法。由于所提出的评价函数计算较为费时,难以满足自动调焦的实时性要求,因此在变步长爬山搜索算法的基础上,提出了一种粗调与细调相结合的调焦过程控制方法,先采用准确性较差但计算迅速的Roberts梯度算子来获取粗调评价函数,大致确定了清晰度峰值所在的小调焦范围之后,再利用提出的比较费时但精度更高的评价函数进行细调,以获得最佳的速度-精度综合性能。

全文目录


摘要  5-7
ABSTRACT  7-11
第1章 绪论  11-17
  1.1 计算机视觉及自动调焦技术简介  11-14
    1.1.1 计算机视觉  11
    1.1.2 自动调焦技术  11-14
  1.2 研究背景及意义  14-15
  1.3 本文主要研究内容及论文组织结构  15-17
第2章 已有调焦算法介绍  17-28
  2.1 自动调焦原理  17-18
  2.2 自动调焦方法简述  18-19
  2.3 基于频域的评价方法  19-21
    2.3.1 频谱函数的方法  19-20
    2.3.2 小波变换法  20-21
  2.4 基于信息论的评价函数  21-22
  2.5 基于图像梯度的评价函数  22-26
    2.5.1 一阶微分算子  23-25
    2.5.2 拉普拉斯—高斯算子  25-26
  2.6 其它评价函数  26-27
  2.7 本章小结  27-28
第3章 基于边界梯度的自动调焦方法  28-37
  3.1 基于图像边界梯度的评价函数  29-33
    3.1.1 提取图像边界  29-31
    3.1.2 计算边缘强度矩阵  31-32
    3.1.3 计算调焦评价值  32-33
  3.2 结果讨论  33-36
  3.3 本章小结  36-37
第4章 基于分块的梯度评价函数  37-47
  4.1 方法介绍  37-39
    4.1.1 梯度计算  38
    4.1.2 矩阵分块  38-39
    4.1.3 评价值计算  39
  4.2 结果讨论  39-45
    4.2.1 各种评价函数正确率比较  41-44
    4.2.2 各种评价函数运行速度比较  44-45
    4.2.3 分块大小对评价准确率的影响  45
  4.3 本章小结  45-47
第5章 峰值点搜索算法  47-55
  5.1 函数逼近法  47
  5.2 Fibonacci搜索法  47-48
  5.3 爬山搜索算法  48-50
    5.3.1 普通爬山搜索算法  48-49
    5.3.2 变步长爬山搜索算法  49-50
  5.4 一种粗调-细调结合的方法  50-53
  5.5 本章小结  53-55
总结与展望  55-57
  研究工作总结  55
  未来工作展望  55-57
参考文献  57-61
致谢  61-62
附录A 攻读硕士学位期间所发表学术论文  62

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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