一种图像自动聚焦方法、电子设备及存储介质技术

本发明专利技术公开了一种图像自动聚焦方法，包括如下步骤：获取图像的灰度图；将灰度图进行形态学滤波处理；进行图像增强，并对图像增强后的灰度图进行处理以使其光照均匀；生成梯度图像，并分别对X方向和Y方向计算梯度获得X方向的梯度和Y方向的梯度，并求取X方向的梯度和Y方向的梯度的平方和；对X方向的梯度和Y方向的梯度的平方和进行开运算处理；对梯度图像以一设定阈值再次进行滤波；对梯度图像求和以获得自动聚焦评价函数输出。本发明专利技术出产后的图像质量好，由于其自动聚焦，不需要调试人员调整，因此质量稳定。

【技术实现步骤摘要】
一种图像自动聚焦方法、电子设备及存储介质
本专利技术涉及一种图像自动聚焦方法、电子设备及存储介质。
技术介绍
目前，在基于显微镜的医疗检验仪器中，清晰的图像是图像分析和识别的基础，图像聚焦是保证图像识别高低的关键。在技术上，图像的自动聚焦是求取自动聚焦评价函数的最大值，对于自动聚焦的方法有：灰度方差法，基于梯度的方法、基于能量的方法，基于信息熵的方法等等。一般情况下，我们需要保证自动聚焦评价函数在清晰位置有一个比较明显的阶跃，以便能更清晰的判定图像的清晰度的优劣，因此常采用二阶拉普拉斯算子。自动聚焦评价函数方法为图像增强和计算图像拉普拉斯梯度并求和，对于调试良好的显微图像，一般来说，以上方法能够比较精准的对显微镜清晰层面进行判断。但是，现有的技术存在以下缺陷：在检验仪器的生产过程中，每个显微镜的参数需要人员单独调整，显微镜供应商并不能保证显微镜参数的一致，且由于调试人员的水平和差异也造成了自动聚焦采集图像的质量不一，具体可能为：1、图像增益过大，将背景噪声放大到不能忽略的水平，肉眼识别图像感觉模糊不清；2、图像的光照不均，图像中心区域和四周区域的光照程度有明显差别；3、一个样本采集的图像时亮时暗；4、经过染色剂染色的图像；5、图像局部出现黑斑；这些图像干扰因素的存在，对图像自动聚焦判断产生了较大的影响，仪器出产后容易出现有些仪器图像质量较好，有些仪器图像质量较差。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的之一在于提供一种图像自动聚焦方法，其能解决现有技术中图像质量不一的问题。本专利技术的目的之二在于提供一种电子设备，其能解决现有技术中图像质量不一的问题。本专利技术的目的之三在于提供一种计算机可读存储介质，其能解决现有技术中图像质量不一的问题。本专利技术的目的之一采用如下技术方案实现：一种图像自动聚焦方法，包括如下步骤：获取步骤：获取图像的灰度图；第一滤波步骤：将灰度图进行形态学滤波处理；图像处理步骤：进行图像增强，并对图像增强后的灰度图进行处理以使其光照均匀；生成步骤：生成梯度图像，并分别对X方向和Y方向计算梯度获得X方向的梯度和Y方向的梯度，并求取X方向的梯度和Y方向的梯度的平方和；开运算步骤：对X方向的梯度和Y方向的梯度的平方和进行开运算处理；第二滤波步骤：对梯度图像以一设定阈值再次进行滤波；输出步骤：对梯度图像求和以获得自动聚焦评价函数输出。进一步地，图像的灰度图通过将原始彩色图像进行色彩转换获得。进一步地，图像增强的方式为：统计灰度直方图，根据灰度直方图进行灰度拉伸。进一步地，“对图像增强后的灰度图进行处理以使其光照均匀”具体包括如下步骤：以预设半径的圆心模板对拉伸后的灰度图像进行滤波以生成背景图像；该未滤波的拉伸后的灰度图像定义为原图；对背景图像进行平滑处理；将原图减去背景图像，并均匀叠加上一背景图像。本专利技术的目的之二采用以下技术方案实现：一种电子设备，包括处理器、存储器和存储在存储器上并可被处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取步骤：获取图像的灰度图；第一滤波步骤：将灰度图进行形态学滤波处理；图像处理步骤：进行图像增强，并对图像增强后的灰度图进行处理以使其光照均匀；生成步骤：生成梯度图像，并分别对X方向和Y方向计算梯度获得X方向的梯度和Y方向的梯度，并求取X方向的梯度和Y方向的梯度的平方和；开运算步骤：对X方向的梯度和Y方向的梯度的平方和进行开运算处理；第二滤波步骤：对梯度图像以一设定阈值再次进行滤波；输出步骤：对梯度图像求和以获得自动聚焦评价函数输出。进一步地，图像的灰度图通过将原始彩色图像进行色彩转换获得。进一步地，图像增强的方式为：统计灰度直方图，根据灰度直方图进行灰度拉伸。进一步地，对图像增强后的灰度图进行处理以使其光照均匀”具体包括如下步骤：以预设半径的圆心模板对拉伸后的灰度图像进行滤波以生成背景图像；该未滤波的拉伸后的灰度图像定义为原图；对背景图像进行平滑处理；将原图减去背景图像，并均匀叠加上一背景图像。本专利技术的目的之三采用以下技术方案实现：一种计算机可读存储介质，其上设有可被处理器执行的计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本专利技术所述的图像自动聚焦方法。相比现有技术，本专利技术的有益效果在于：本专利技术出产后的图像质量好，由于其自动聚焦，不需要调试人员调整，因此质量稳定。附图说明图1为本专利技术的一种图像自动聚焦方法的路程图。具体实施方式下面，结合附图以及具体实施方式，对本专利技术做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。如图1所示，本专利技术提供一种图像自动聚焦方法，其包括如下步骤：S1：获取图像的灰度图；本步骤通过将原始彩色图像进行色彩转换获得灰度图。S2：将灰度图进行形态学滤波处理；由于显微镜图像背景有明显的毛刺和黑斑，这里采用半径为1单位的圆分别进行开运算和闭运算，能较好的去除背景造成，包括白点和黑点。S3：进行图像增强，并对图像增强后的灰度图进行处理以使其光照均匀；本步骤中图像增强的方式为统计灰度直方图，根据灰度直方图进行灰度拉伸。根据灰度直方图舍弃极少部分的极大值和极小值，极大值端和极小值端均可取0.6％，并对原图进行窗口变换，以放大目标物的清晰度。“对图像增强后的灰度图进行处理以使其光照均匀”具体包括如下步骤：以预设半径的圆心模板对拉伸后的灰度图像进行滤波以生成背景图像；该未滤波的拉伸后的灰度图像定义为原图；对背景图像进行平滑处理；将原图减去背景图像，并均匀叠加上一背景图像。S4：生成梯度图像，并分别对X方向和Y方向计算梯度获得X方向的梯度和Y方向的梯度，并求取X方向的梯度和Y方向的梯度的平方和；计算平方和的公式为sqrt(dx^2+dy^2)。S5：对X方向的梯度和Y方向的梯度的平方和进行开运算处理，也就是使用2x2的模板非对称模板，进行形态学滤波，消除背景上孤立的梯度数据点。S6：对梯度图像以一设定阈值再次进行滤波；经过形态学梯度滤波的梯度图像，其背景部分只含有少量值不高的背景噪点(相对于目标)，可以采用一个特定的阈值进行滤波进一步消除噪声。S7：对梯度图像求和以获得自动聚焦评价函数输出。本专利技术还提供一种电子设备，包括处理器、存储器和存储在存储器上并可被处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取步骤：获取图像的灰度图；第一滤波步骤：将灰度图进行形态学滤波处理；图像处理步骤：进行图像增强，并对图像增强后的灰度图进行处理以使其光照均匀；生成步骤：生成梯度图像，并分别对X方向和Y方向计算梯度获得X方向的梯度和Y方向的梯度，并求取X方向的梯度和Y方向的梯度的平方和；开运算步骤：对X方向的梯度和Y方向的梯度的平方和进行开运算处理；第二滤波步骤：对梯度图像以一设定阈值再次进行滤波；输出步骤：对梯度图像求和以获得自动聚焦评价函数输出。其中，图像的灰度图通过将原始彩色图像进行色彩转换获得。统计灰度直方图，根据灰度直方图进行灰度拉伸。“对图像增强后的灰度图进行处理以使其光照均匀”具体包括如下步骤：以预设半径的圆心模板对拉伸后的灰度图像进行滤波以生成背景图像；该未滤波的拉伸后的灰度图像定义为原图；对背景图像进行平滑处理；将原图减去背景图像，并均匀叠加上一背景本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像自动聚焦方法，其特征在于，包括如下步骤：获取步骤：获取图像的灰度图；第一滤波步骤：将灰度图进行形态学滤波处理；图像处理步骤：进行图像增强，并对图像增强后的灰度图进行处理以使其光照均匀；生成步骤：生成梯度图像，并分别对X方向和Y方向计算梯度获得X方向的梯度和Y方向的梯度，并求取X方向的梯度和Y方向的梯度的平方和；开运算步骤：对X方向的梯度和Y方向的梯度的平方和进行开运算处理；第二滤波步骤：对梯度图像以一设定阈值再次进行滤波；输出步骤：对梯度图像求和以获得自动聚焦评价函数输出。

【技术特征摘要】
1.一种图像自动聚焦方法，其特征在于，包括如下步骤：获取步骤：获取图像的灰度图；第一滤波步骤：将灰度图进行形态学滤波处理；图像处理步骤：进行图像增强，并对图像增强后的灰度图进行处理以使其光照均匀；生成步骤：生成梯度图像，并分别对X方向和Y方向计算梯度获得X方向的梯度和Y方向的梯度，并求取X方向的梯度和Y方向的梯度的平方和；开运算步骤：对X方向的梯度和Y方向的梯度的平方和进行开运算处理；第二滤波步骤：对梯度图像以一设定阈值再次进行滤波；输出步骤：对梯度图像求和以获得自动聚焦评价函数输出。2.如权利要求1所述的图像自动聚焦方法，其特征在于，图像的灰度图通过将原始彩色图像进行色彩转换获得。3.如权利要求1所述的图像自动聚焦方法，其特征在于，图像增强的方式为：统计灰度直方图，根据灰度直方图进行灰度拉伸。4.如权利要求3所述的图像自动聚焦方法，其特征在于，“对图像增强后的灰度图进行处理以使其光照均匀”具体包括如下步骤：以预设半径的圆心模板对拉伸后的灰度图像进行滤波以生成背景图像；该未滤波的拉伸后的灰度图像定义为原图；对背景图像进行平滑处理；将原图减去背景图像，并均匀叠加上一背景图像。5.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器和存储在存储器上并可被处理器执行的计算机程序，所述计算机程...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈一珊，
申请(专利权)人：杭州昕龙医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33