稀疏图像内容情况下显微镜自动聚焦算法

自动聚焦是全自动显微成像中的关键技术.为了解决在极低内容密度(稀疏内容)情况下传统聚焦方法无法成功找到焦平面的问题,提出一种基于图像内容重要度加权的聚焦函数增强算法.该算法利用聚焦过程中当前图像和参考图像中对应像素沿光轴方向的梯度变化规律对像素进行分类,并根据不同像素对图像清晰程度判决的贡献大小自适应调整当前像素的重要度因子,通过这种方式增强了图像内容像素的计算权重并有效抑制了镜头杂质及背景噪声,极大地增强了聚焦曲线的陡峭度.在此基础上,采用图像分块的方式来克服显微镜z轴机械系统误差对算法性能的影响并降低算法复杂度.实验结果表明,在图像内容非常稀疏的情况下,该算法的聚焦成功率高达90%,而传统聚焦算法的成功率仅为24%.