图像对焦方法、装置、电子设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种图像对焦方法、装置、电子设备及可读存储介质，电子设备获取流动细胞的灰度图像序列，确定灰度图像序列中每张灰度图像的形态学梯度，得到形态学梯度图像序列。之后，电子设备根据形态学梯度图像序列确定灰度图像序列中每张灰度图像的清晰度值，并根据灰度图像序列中每张灰度图像的清晰度值，确定图像的对焦位置。采用该种方案，通过将形态学梯度用于清晰度的计算，实现准确确定出对焦位置的目的。

【技术实现步骤摘要】
图像对焦方法、装置、电子设备及可读存储介质
本申请涉及图像处理
，具体涉及一种图像对焦方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
目前，随着技术的发展和用户需求的扩大，越来越多的电子设备具备相机功能。拍摄过程中，为了得到更清晰的图像，电子设备在图像采集前需要进行对焦处理，以便在对焦后拍摄图像。常见的对焦技术例如为相位对焦，相位对焦针对静止的拍摄对象。尿沉渣自动检测中，需要拍摄流动的细胞图像。显然，相位对焦技术并不适用。为此，对于细胞这种流动对象，通常使用反差对焦的方式进行对焦。对焦过程中，不断的驱动聚焦电机拍摄流动的细胞以得到多张细胞图像，采用基于梯度算子的方式计算各细胞图像的清晰度，根据清晰度曲线确定最佳对焦位置。然而，基于梯度算子的方式无法准确计算细胞图像的清晰度，导致清晰度曲线波动较大，进而难以确定出最佳对焦位置。
技术实现思路
本申请实施例公开了一种图像对焦方法、装置、电子设备及可读存储介质，用于解决无法准确确定对焦位置的问题。第一方面，本申请实施例提供一种图像对焦方法，包括：获取流动细胞的灰度图像序列；确定所述灰度图像序列中每张灰度图像的形态学梯度，得到形态学梯度图像序列；根据所述形态学梯度图像序列确定所述灰度图像序列中每张灰度图像的清晰度值；根据所述灰度图像序列中每张灰度图像的清晰度值，确定图像的对焦位置。第二方面，本申请实施例提供一种图像对焦装置，包括：获取模块，用于获取流动细胞的灰度图像序列；第一确定模块，用于确定所述灰度图像序列中每张灰度图像的形态学梯度，得到形态学梯度图像序列；第二确定模块，用于根据所述形态学梯度图像序列确定所述灰度图像序列中每张灰度图像的清晰度值；第三确定模块，用于根据所述灰度图像序列中每张灰度图像的清晰度值，确定图像的对焦位置。第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时使得所述电子设备实现如上第一方面或第一方面各种可行的方式所述的图像对焦方法。第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时用于实现如上第一方面或第一方面各种可行的方式所述的图像对焦方法。第五方面，本申请实施例提供一种包含计算程序的计算机程序产品，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面或第一方面各种可行的方式所述的图像对焦方法。本申请实施例提供的图像对焦方法、装置、电子设备及可读存储介质，电子设备获取流动细胞的灰度图像序列，确定灰度图像序列中每张灰度图像的形态学梯度，得到形态学梯度图像序列。之后，电子设备根据形态学梯度图像序列确定灰度图像序列中每张灰度图像的清晰度值，并根据灰度图像序列中每张灰度图像的清晰度值，确定图像的对焦位置。采用该种方案，通过将形态学梯度用于清晰度的计算，实现准确确定出对焦位置的目的。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请实施例提供的图像对焦方法所使用的网络架构示意图；图2是本申请实施例提供的图像对焦方法的流程图；图3是本申请实施例提供的图像对焦方法中灰度图像的示意图；图4是本申请实施例提供的图像对焦方法中膨胀和腐蚀的结构元的示意图；图5是本申请实施例提供的图像对焦方法中形态学梯度图像的示意图；图6是本申请实施例提供的图像对焦方法中二值化形态学梯度图像的流程图；图7A是本申请实施例提供的图像对焦方法中二值图像的示意图；图7B是本申请实施例提供的图像对焦方法中二值图像和形态学梯度图像的差值的示意图；图8是本申请实施例提供的图像对焦方法中确定灰度图像的清晰度值的流程图；图9是本申请实施例提供的图像对焦方法中第一外接矩形的示意图；图10是本申请实施例提供的图像对焦方法中第二外接矩形的示意图；图11是本申请实施例提供的图像对焦方法中交集和并集的示意图；图12是本申请实施例提供的图像对焦方法中确定对焦位置的示意图；图13是本申请实施例提供的图像对焦方法的另一流程图；图14是本申请实施例提供的图像对焦方法和传统方法的对比示意图；图15为本申请实施例提供的图像对焦装置的结构示意图；图16为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。需要说明的是，本申请实施例及附图中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。尿沉渣自动检测过程中，常用的技术是流式细胞技术，即拍摄流动的细胞得到细胞图像，根据细胞图像进行分类识别。分类识别的精度取决于图细胞图像的成像质量。众所周知，当拍摄物体位于焦平面时拍摄到的图像最为清晰，主流的对焦技术例如为相位对焦，相位对焦针对的是静止的拍摄对象。显然，无法适用于对流动的细胞进行拍摄时的对焦。目前拍摄流动的细胞的过程中，主要采用反差式对焦的方式，即对焦过程中不断的驱动聚焦相机拍摄流动的细胞得到细胞图像，对比细胞图像间的清晰度进而判定最清晰的对焦位置。细胞的流动性会造成聚焦电机拍摄到的细胞图像出现空场情况，即细胞图像中没有任何物质，这些空场的细胞图像难以计算其清晰度。细胞图像的清晰度主要由细胞图像中细胞的清晰度体现。然而，传统的反差式对焦基于传统的一阶、二阶梯度算子，对于细胞图像而言，难以保留细胞清晰的轮廓，造成清晰度有偏差，导致清晰度曲线波动大，难以找到合适的对焦位置。基于此，本申请实施例提供一种图像对焦方法、装置、电子设备及可读存储介质，通过将形态学梯度用于清晰度的计算，实现准确确定出对焦位置的目的。图1是本申请实施例提供的图像对焦方法所使用的网络架构示意图。请参照图1，该网络架构包括电子设备11和相机12。电子设备11获取流动细胞的灰度图像序列。例如，对流动的细胞进行拍摄的过程中，不断的驱动相机12的聚焦电机，得到彩色细胞图像序列。该彩色细胞图像序列输入至电子设备11后，电子设备11对彩色细胞图像序列中的每张彩色细胞图像进行灰度处理，从而得到灰度图像序列。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像对焦方法，其特征在于，包括：/n获取流动细胞的灰度图像序列；/n确定所述灰度图像序列中每张灰度图像的形态学梯度，得到形态学梯度图像序列；/n根据所述形态学梯度图像序列确定所述灰度图像序列中每张灰度图像的清晰度值；/n根据所述灰度图像序列中每张灰度图像的清晰度值，确定图像的对焦位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像对焦方法，其特征在于，包括：
获取流动细胞的灰度图像序列；
确定所述灰度图像序列中每张灰度图像的形态学梯度，得到形态学梯度图像序列；
根据所述形态学梯度图像序列确定所述灰度图像序列中每张灰度图像的清晰度值；
根据所述灰度图像序列中每张灰度图像的清晰度值，确定图像的对焦位置。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述形态学梯度图像序列确定所述灰度图像序列中每张灰度图像的清晰度值，包括：
二值化所述形态学梯度图像序列中的每张形态学梯度图像，得到二值图像序列；
根据所述二值图像序列和所述形态学梯度图像序列，确定所述灰度图像序列中每张灰度图像的清晰度值。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述二值图像序列和所述形态学梯度图像序列，确定所述灰度图像序列中每张灰度图像的清晰度值，包括：
根据目标二值图像中每个细胞的位置，确定所述目标二值图像中每个细胞的第一外接矩形；
将所述目标二值图像中每个细胞的第一外接矩形映射到目标形态学梯度图像中，以确定所述目标形态学梯度图像中每个细胞的第二外接矩形；
根据所述目标形态学梯度图像中每个第二外接矩形内细胞的形态学梯度，确定所述每个细胞的清晰度值；
根据所述每个细胞的清晰度值确定目标灰度图像的清晰度值，所述目标二值图像、所述目标形态学梯度图像、所述目标灰度图像是所述二值图像序列、所述形态学梯度图像序列和所述灰度图像序列中对应的图像。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标形态学梯度图像中每个第二外接矩形内细胞的形态学梯度，确定所述每个细胞的清晰度值，包括：
确定所述目标形态学梯度图像中每个所述第二外接矩形内细胞边缘的形态学梯度的平均值，将所述平均值作为各所述第二外接矩形对应的细胞的清晰度值。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个细胞的清晰度值确定目标灰度图像的清晰度值，包括：
对所述每个的细胞的清晰度值排序，得到第一清晰度值序列；
获取所述第一清晰度值序列的四分位数，将所述四分位数中的较大值作为所述目标灰度图像的清晰度值。


6.根据权利要求3-5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个细胞的清晰度值确定目标灰度图像的清晰度值之前，还包括：
确定所述第一外接矩形与第三外接矩形的交集，以及所述第一外接矩形与所述第三外接矩形的并集，所述第三外接矩形用于指示与所述目标二值图像相邻的二值图像中细胞的位置；
根据所述交集和所述并集的交并比与阈值，判断是否根据所述第二外接矩形内细胞的清晰度值确定所述目标灰度图像的清晰度值。


7.根据权利要求2-5任一项所述的方法，其特征在于，所述二值化所述形态学梯度图像序列中的每张形态学梯度图像，得到二值图像序列，包括：
根据目标形态学梯度图像中各像素点的形态学梯度确定形态学梯...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢浩，张馨月，
申请(专利权)人：迈克医疗电子有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51