一种基于无参考结构清晰度的自动调焦方法技术

本发明专利技术公开了一种基于无参考结构清晰度的自动调焦方法，包括以下步骤：步骤S1：对原图像进行灰度化处理；步骤S2：采用下采样法进行图像预处理；步骤S3：对下采样图像通过低通平滑滤波处理得到参考图像；步骤S4：根据设定的块大小与移动步长，对所述下采样图像及所述参考图像进行有重叠的分块，得到图像子块；计算块内方差，并设定阈值参数，选出块内方差大于阈值的图像子块；步骤S5：对选出的所述下采样图像和所述参考图像对应图像子块依次计算SSIM值，并计算原图像的图像清晰度评估值，即NRSS值；步骤S6：将NRSS值转化为电压信号，镜头接收电压信号后从而完成实时自动对焦。本发明专利技术具有较强的鲁棒性，节省计算时间，很好的满足了微循环监测对于自动调焦的实时性要求。

An Automatic Focusing Method Based on Definition of No-Reference Structure

The invention discloses an automatic focusing method based on the definition of no reference structure, which includes the following steps: gray processing of the original image; 2: image preprocessing by down-sampling method; 2) reference image is obtained by low-pass smoothing filtering of down-sampling image; and 4: according to the set block size and moving step size, the following is extracted. Sample image and reference image are divided into overlapping blocks to get image sub-blocks; intra-block variance is calculated and threshold parameters are set to select image sub-blocks whose variance is larger than threshold value; _5: SSIM values are calculated successively for the selected sub-blocks of the sampled image and the corresponding sub-blocks of the reference image, and image sharpness evaluation values of the original image, i.e. NRSS values, are calculated. The NRSS value is transformed into a voltage signal, and the lens receives the voltage signal to complete the real-time automatic focusing. The invention has strong robustness, saves calculation time, and satisfies the real-time requirement of microcirculation monitoring for automatic focusing.

【技术实现步骤摘要】
一种基于无参考结构清晰度的自动调焦方法
本专利技术属于自动调焦
，具体涉及一种基于无参考结构清晰度的自动调焦方法。
技术介绍
在微循环监测领域，获取清晰的医学图像至关重要，这对调焦精度和实时性提出了很高的要求。传统的手动调焦过分依赖人眼的判断，要得到清晰的图像需要反复手动操作，直到获得看似清晰的图像，由于人眼的反应速度受到一定的限制，调焦的精度难以保证。近些年，随着计算机硬件水平以及数字图像处理技术的不断发展，基于数字图像处理的自动调焦技术开始蓬勃发展起来。现有技术的数字图像处理自动调焦技术从与传统的自动调焦技术完全不同的角度出发，直接针对拍摄的图像采用图像处理技术，对图像进行成像质量的清晰度评价，得到系统当前的对焦状态，然后，通过驱动机构调整成像系统镜头的焦距，从而实现自动调焦。然而，现有的自动调焦技术应用于医学图像领域还存在各种缺陷，例如，对焦精确度不够高，易对焦失误；对焦稳定性不强，易受环境影响，导致图像容易失真；对焦速度低，不能满足微循环图像监测对于实时性的要求等。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足之处，提供一种基于无参考结构清晰度的自动调焦方法，利用下采样法对图像进行图像预处理，具有较强的鲁棒性，不会出现不可处理的图像或清晰度评估失真的结果，且节省计算时间，很好的满足了微循环监测对于自动调焦的实时性要求，其通过以下技术方案实现：一种基于无参考结构清晰度的自动调焦方法，包括以下步骤：步骤S1：对原图像进行灰度化处理；步骤S2：采用下采样法对灰度化后的图像进行图像预处理，得到下采样图像；如此，采用下采样方法进行图像预处理，有利于后续计算节省时间，以满足微循环监测对于自动调焦的实时性要求；步骤S3：对下采样图像通过低通平滑滤波处理得到参考图像；由于下采样图像为空域图像，直接针对空域图像构造参考图像，有利于进一步节省计算时间；步骤S4：设定图像的块大小与移动步长，根据设定的块大小与移动步长，对所述下采样图像及所述参考图像进行有重叠的分块，得到图像子块；计算所述图像子块的块内方差，并设定阈值参数，选出块内方差大于阈值参数的图像子块；步骤S5：对选出的所述下采样图像和所述参考图像对应的图像子块依次计算结构相似性值，即SSIM值，记大于阈值参数的图像子块总数为N，则得到N个SSIM值，取平均后，计算所述原图像的无参考结构清晰度值，即NRSS值，作为图像清晰度评估值；步骤S6：将NRSS值转化为电压信号，镜头接收电压信号后，采用变步长的峰值搜索爬山算法对所述电压信号、镜头及控制模块进行反馈控制，从而完成实时自动对焦。优选地，所述步骤S2中，下采样图像的表示为Id＝DS(I)，其中I表示原图像，具体地，保留1个原图像上的每9个像素点：{I(i,j),I(i,j+1),I(i,j+2),I(i+1,j),I(i+1,j+1),I(i+1,j+2),I(i+2,j),I(i+2,j+1),I(i+2,j+2)}或保留1个原图像上的每16个像素点：{I(i,j),I(i,j+1),I(i,j+2),I(i,j+3),I(i+1,j),I(i+1,j+1),I(i+1,j+2),I(i+1,j+3),I(i+2,j),I(i+2,j+1),I(i+2,j+2),I(i+2,j+3),I(i+3,j),I(i+3,j+1),I(i+3,j+2),I(i+3,j+3)}优选地，所述步骤S3中，所述低通平滑滤波处理采用二维高斯滤波器。优选地，所述二维高斯滤波器具体为窗口模板大小5×5或7×7、滤波参数σ>2的二维高斯滤波。优选地，所述步骤S4中，块大小设定为像素点16×16，移动步长设定为块边长的一半，即8个像素点；对于所述下采样图像，以像素点16×16选出一个图像子块，下一次向右移动8个像素点得到下一个16×16的图像子块，直到下采样图像右边界后，向下移动8个像素点回到下采样图像最左边，重复图像子块设定的操作。优选地，所述步骤S4中，计算所述图像子块的块内方差方法具体如下：对于图像子块t，其块内方差值为其中i,j分别为像素点横向坐标和纵向坐标；所述阈值参数设定在[0.5,6]范围内，根据设定的阈值参数，选出块内方差值v(t)超过阈值参数的图像子块。所述SSIM值采用简化的SSIM公式计算，所述简化的SSIM公式如下：其中，设定基于下采样图像选出的图像子块为x，基于参考图像选出的图像子块为y，μ,σ分别表示均值和标准差，σxy表示协方差，C1、C2为常数。其中，结构相似度值SSIM具体计算过程如下：图像亮度比较函数图像对比度比较函数图像结构比较函数结构相似度值为SSIM(x,y)＝l(x,y)α*c(x,y)β*s(x,y)γ，其中α,β,γ＞0，用来调整上述三个比较函数之间的重要性，C1、C2和C3为常数；取α＝β＝γ＝1，且C3＝C2/2，从而得到结构相似度值的简化形式：优选地，所述步骤S5中，根据设定的阈值参数所选出的N个下采样图像的图像子块与N个参考图像的图像子块，分别对应计算SSIM值，并通过以下公式计算图像清晰度评估值：优选地，所述步骤S6中，采用变步长的峰值搜索爬山算法对电压信号、镜头及镜头控制模块进行反馈控制，从而完成自动调焦，具体为：通过对初始[Vmin,Vmax]范围内的电压进行设置，其中Vmin为最小电压，Vmax为最大电压，在这个范围内不断的缩小，达到最终对焦，其具体步骤如下：(1)首先设定初始固定焦平面焦距，以及初始调焦区域范围；(2)所述初始调焦区域范围内以粗调方式进行调焦，对每次调焦得到的图像进行步骤S1～S5处理，比较按粗调方式计算出的NRSS值；(3)采用变步长的峰值爬山搜索算法进行NRSS峰值搜索，在峰值爬山搜索过程中，如果图像清晰度评估值NRSS值在不断上升的过程中，突然下降，并保持两次连续下降，则表示已经过了NRSS值的峰值所对应的焦平面，此时，重新设定新的调焦区域，即将NRSS值第一次下降所对应的焦距位置设定为调焦区域的左边界，而第一次下降的前一次焦距位置设定为右边界；(4)对缩小的调焦范围，以粗调方式调焦区域的1/4作为调焦补偿，即调焦区域左边界以调焦补偿向左延伸，右边界以调焦补偿向右延伸，重新设定调焦区域；(5)重复步骤(3)、步骤(4)，缩小调焦范围，对应调焦步长减小，直到达到最小调焦步长，在调焦范围内按变步长的峰值爬山搜索算法不断重复步骤(3)、步骤(4)，直到找到NRSS值的峰值，及其所对应的调焦位置为止。通常以上变步长峰值爬山搜索算法，只需要8～12步的调焦过程就可以完成一次对焦，调焦过程在1秒钟左右自动完成，满足了实时性需求。优选地，所述镜头为液体镜头或根据电压信号控制马达进行驱动的镜头。本专利技术相对现有技术，具有如下有益效果：(1)通过采用图像下采样预处理方法，从而在保证整体不丢失图像结构信息前提下，节省了图像存储空间，并且有利于节省图像清晰度评估值的计算时间，满足自动对焦的实时性需求。(2)结合方差函数与阈值参数来选择图像子块，从而能保证针对实际设备收集数据的精度以及数据类型的不同而灵活选取参数，有利于保证方法的准确性，从而有利于本专利技术的自动调焦方法适用于微循环监测领域的无参考图像清晰度评估任务，实现精准快速的自动调焦。(3)通过采本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于无参考结构清晰度的自动调焦方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对原图像进行灰度化处理；步骤S2：采用下采样法对灰度化后的图像进行图像预处理，得到下采样图像；步骤S3：对下采样图像通过低通平滑滤波处理得到参考图像；步骤S4：设定图像的块大小与移动步长，根据设定的块大小与移动步长，对所述下采样图像及所述参考图像进行有重叠的分块，得到图像子块；计算所述图像子块的块内方差，并设定阈值参数，选出所述块内方差大于所述阈值参数的图像子块；步骤S5：对选出的所述下采样图像和所述参考图像对应的图像子块依次计算结构相似性值，即SSIM值，记大于阈值参数的图像子块总数为N，则得到N个SSIM值，取平均后，计算所述原图像的无参考结构清晰度值，即NRSS值，作为图像清晰度评估值；步骤S6：将所述NRSS值转化为电压信号，镜头接收电压信号后，采用变步长的峰值搜索爬山算法对所述电压信号、镜头及镜头控制模块进行反馈控制，从而完成实时自动对焦。

【技术特征摘要】
1.一种基于无参考结构清晰度的自动调焦方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对原图像进行灰度化处理；步骤S2：采用下采样法对灰度化后的图像进行图像预处理，得到下采样图像；步骤S3：对下采样图像通过低通平滑滤波处理得到参考图像；步骤S4：设定图像的块大小与移动步长，根据设定的块大小与移动步长，对所述下采样图像及所述参考图像进行有重叠的分块，得到图像子块；计算所述图像子块的块内方差，并设定阈值参数，选出所述块内方差大于所述阈值参数的图像子块；步骤S5：对选出的所述下采样图像和所述参考图像对应的图像子块依次计算结构相似性值，即SSIM值，记大于阈值参数的图像子块总数为N，则得到N个SSIM值，取平均后，计算所述原图像的无参考结构清晰度值，即NRSS值，作为图像清晰度评估值；步骤S6：将所述NRSS值转化为电压信号，镜头接收电压信号后，采用变步长的峰值搜索爬山算法对所述电压信号、镜头及镜头控制模块进行反馈控制，从而完成实时自动对焦。2.根据权利要求1所述的一种基于无参考结构清晰度的自动调焦方法，其特征在于，所述步骤S2中，下采样图像的表示为Id＝DS(I)，其中I表示原图像，具体地，保留1个原图像上的每9个像素点：{I(i,j),I(i,j+1),I(i,j+2),I(i+1,j),I(i+1,j+1),I(i+1,j+2),I(i+2,j),I(i+2,j+1),I(i+2,j+2)}或保留1个原图像上的每16个像素点：{I(i,j),I(i,j+1),I(i,j+2),I(i,j+3),I(i+1,j),I(i+1,j+1),I(i+1,j+2),I(i+1,j+3),I(i+2,j),I(i+2,j+1),I(i+2,j+2),I(i+2,j+3),I(i+3,j),I(i+3,j+1),I(i+3,j+2),I(i+3,j+3)}其中，i,j分别为像素点横向坐标和纵向坐标，如此，每9个像素点或每16个像素点不重复地遍历原图像，即得到所要的下采样图像。3.根据权利要求1所述的一种基于无参考结构清晰度的自动调焦方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述低通平滑滤波处理采用二维高斯滤波器。4.根据权利要求3所述的一种基于无参考结构清晰度的自动调焦方法，其特征在于，所述二维高斯滤波器的窗口模板大小为5×5或7×7、滤波参数σ>2。5.根据权利要求1所述的一种基于无参考结构清晰度的自动调焦方法，其特征在于，所述步骤S4中，块大小设定为像素点16×16，移动步长设定为块边长的一半，即8个像素点；对于所述下采样图像，以像素点16×16选出一个图像子块，下一次向右移动8个像素点得到下一个16×16的图像子块，直到下采样图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑伟，陈大强，刘嘉惠，亚历克斯布兰多，罗晓川，
申请(专利权)人：广州医软智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44