【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数字全息成像，涉及一种应用于弱相干光数字全息成像的图像传感器参数自动寻优设置方法。
技术介绍
1、数字全息是一种新型的显微观测手段，其通过图像传感器记录物光与参考光相互干涉形成的全息图像，在计算机中完成数值再现即可获取样本微观形貌，具有成像速度快、视野大、可进行三维观测等优点，被广泛应用于生物样本的三维定量测量、微机电传感器表面形貌测量以及微观粒子场检测等领域。光源与图像传感器是数字全息成像装置的两大核心器件。传统的数字全息采用激光为光源，其强相干性一方面使得全息成像变得容易，另一方面又对成像光路中任何细小的缺陷都会产生非常敏感的反应，导致严重的散斑噪声及由于在元件中多次反射形成的高频条纹噪声，这些噪声会对全息图的质量产生极其不利的影响，进而影响再现像质量。
2、近年来，以led为代表的弱相干光源在数字全息技术中的应用(即弱相干光数字全息技术)逐步受到重视。弱相干光源，也称为部分相关光源，是指时间相干性和空间相干性都比较差的光源。其相干长度较短，应用于数字全息中限制被测物体的厚度数量级为微米或者纳米级，且必须经过微米级直径的针孔进行滤波以获取充分高的空间相干性，从而实现全息成像。但针孔的使用会大大减弱入射光强。因此，为了尽可能保证图像传感器感光面(即数字全息成像视场)有足够的入射光强度，并减少环境光对全息成像的干扰，弱相干光数字全息需要在暗箱环境中进行成像，而所获得的全息图像质量与图像传感器的参数设置密切相关。
3、图像传感器参数包括照相机控制(camera control)和视频处理放大(
4、综上所述，针对弱相干光数字全息成像应用中图像传感器参数可分为两大类进行设置，一类是与全息成像质量无关或影响甚微可忽略不计的参数，包括缩放、焦点、全景、倾斜、滚动、逆光、色调、电力线频率(防闪烁)和低亮度补偿等9个参数，前8个可直接保留默认值设置，最后一个取消默认的勾选即可；另一类是影响全息成像质量的重要参数，包括曝光、亮度、饱和度、白平衡、对比度、伽马值和清晰度等共计7个参数。这些参数都有一定的值域，需要进行寻优设置，以获取视场亮度适当、光照均匀、成像清晰的高质量数字全息图。
5、目前这些重要参数的寻优主要通过操作人员反复实验测试拍摄全息图像、人工观察图像质量、凭经验确定最优成像参数值的方式进行手工配置。一方面，需要在这些参数宽泛的可选值范围内针对不同参数值逐一进行图像拍摄、目测寻优，同时部分参数对图像质量的影响并非独立的，而是相互关联的，因此还需要凭经验进行多参数的组合测试，以确定最优参数值；另一方面，不同的弱相干光源因自身波长、亮度等不同，不同图像传感器也有感光性能差异，其对应的最优成像参数值也会发生变化，在更换光源或图像传感器后需重新进行人工测试寻优。这些情况无疑大大增加了实验测试人工寻优的复杂度和难度，带来实验操作繁复、耗时长、主观性强、准确性不佳等问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种应用于弱相干光数字全息成像的图像传感器参数自动优化设置方法，以解决传统人工反复实验测试下手动寻优方式带来的弊端，客观高效准确锁定最优参数值，确保高质量数字全息图像的获取。
2、为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种应用于弱相干光数字全息成像的图像传感器参数自动寻优设置方法，包括以下步骤：
4、s1：在暗箱中放置弱相干光数字全息成像装置并通电，打开计算机电源及已安装的配套图像采集软件，图像传感器感光面上不放置任何样本，保持空置状态；
5、s2：将图像传感器所有参数初始化；
6、s3：取消低亮度补偿；
7、s4：对曝光参数进行初步筛选，获得曝光备选寻优值；
8、s5：曝光-亮度参数综合寻优：将曝光备选寻优值结合亮度参数，进行曝光-亮度参数综合评价确定最优组合，并根据最优组合同时对曝光和亮度参数进行设置；
9、s6：饱和度参数寻优：进行饱和度参数综合评价确定最优组合，并根据最优组合对饱和度参数进行设置；
10、s7：白平衡参数寻优：进行白平衡参数综合评价确定最优组合，并根据最优组合对白平衡参数进行设置；
11、s8：伽马值参数寻优：对伽马值参数进行寻优，并根据最优值对伽马值参数进行设置；
12、s9：对比度参数寻优：对对比度参数进行寻优，并根据最优值对对比度参数进行设置；
13、s10：清晰度参数寻优：对清晰度参数进行寻优，并根据最优值对清晰度参数进行设置。
14、进一步，所述步骤s4具体包括以下步骤：
15、s41：根据曝光参数的值域，从最小值开始，按照一定的步长依次取值，并在当前取值下拍摄一幅rgb格式彩色背景图像，直至取值达到最大值，由此获得一组曝光背景图像；
16、s42：将每幅曝光背景图像分别转换为灰度图像和hsv格式彩色图像；
17、由rgb格式彩色图像转换为灰度图像的公式为：
18、gray＝0.299*r+0.587*g+0.114*b
19、其中r、g、b分别表示rgb彩色图像的三基色分量；gray表示灰度图像；
20、由rgb格式彩色图像转换为hsv格式的过程及公式为：
21、r′＝r/255
22、g′＝g/255
23、b′＝b/255
24、cmax＝max(r′,g′,b′)
25、cmin＝min(r′,g′,b′)
26、δ＝本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种应用于弱相干光数字全息成像的图像传感器参数自动寻优设置方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的应用于弱相干光数字全息成像的图像传感器参数自动寻优设置方法，其特征在于：所述步骤S4具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的应用于弱相干光数字全息成像的图像传感器参数自动寻优设置方法，其特征在于：所述步骤S5是在S4中获取的曝光初筛结果的基础上，进行曝光-亮度参数综合寻优搜索，具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的应用于弱相干光数字全息成像的图像传感器参数自动寻优设置方法，其特征在于：步骤S6对饱和度参数进行寻优搜索，具体过程如下：
5.根据权利要求3所述的应用于弱相干光数字全息成像的图像传感器参数自动寻优设置方法，其特征在于：所述步骤S7是对白平衡参数进行寻优搜索，具体过程如下：
6.根据权利要求2所述的应用于弱相干光数字全息成像的图像传感器参数自动寻优设置方法，其特征在于：所述步骤S8是对伽马值参数进行寻优搜索，具体过程如下：
7.根据权利要求6所述的应用于弱相干光数字全息成像的图
8.根据权利要求6所述的应用于弱相干光数字全息成像的图像传感器参数自动寻优设置方法，其特征在于：所述步骤S10是对清晰度参数进行寻优搜索，具体过程如下：
...【技术特征摘要】
1.一种应用于弱相干光数字全息成像的图像传感器参数自动寻优设置方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的应用于弱相干光数字全息成像的图像传感器参数自动寻优设置方法，其特征在于：所述步骤s4具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的应用于弱相干光数字全息成像的图像传感器参数自动寻优设置方法，其特征在于：所述步骤s5是在s4中获取的曝光初筛结果的基础上，进行曝光-亮度参数综合寻优搜索，具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的应用于弱相干光数字全息成像的图像传感器参数自动寻优设置方法，其特征在于：步骤s6对饱和度参数进行寻优搜索，具体过程如下：
5.根据权利要求...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。