一种改进型灰度差分聚焦算法研究与实现

第第页一种改进型灰度差分聚焦算法研究与实现作者简介：汪宋良（1982），男，浙江宁波人，讲师，硕士，主要从事无线低功耗、视频无线传输、嵌入式系统应用及光学聚焦方面的研究。

摘要：为解决显微图像采集中聚焦的准确性和快速性，设计并实现了一种包括图像采集端、图像处理算法实现模块、OSD菜单实现模块、系统控制模块和HDMI输出模块等硬件采集系统。结合实际应用和现有的图像处理算法，提出了适合数字显微图像的图像预处理自动聚焦算法，在灰度差分绝对值之和函数的基础上增加了对周围点的判断，提高了算法的精确度。实验结果表明，通过对切片图像在显微镜物镜10倍、40倍、100倍下采集到的离、聚焦图像以及聚焦曲线呈现单峰性，无偏性等特点，能实现良好的聚焦能力。

关键词：灰度差分；聚焦算法；显微镜；图像采集；自动聚焦；评价函数

中图分类号：TP202文献标识码：Adoi：10.3969/j.issn.1005

引言随着数字图像处理技术的发展，对图像质量的要求也越来越高。高效的自动聚焦算法是获取高质量图像的重要前提之一，也是计算机视觉和视频采集系统的一大关键技术。目前，自动聚焦按其聚焦的原理分为间接和直接聚焦法。间接聚焦法（比如红外测距法、超声波测距法、三角测距法等）主要应用于平视取景相机等聚焦精度要求较低的设备中，因为在算法设计中都需要特定测距模块，而该模块影响了系统的稳定性、可靠性，进而影响聚焦的精度。直接聚焦法包括图像处理法、相位检测法、对比度法等。相位检测法和对比度法因需要光电检测器，导致系统设计复杂，应用不广泛。图像处理聚焦法是利用计算机处理数字信号的高速性和灵活性，实现实时聚焦、高精度等特点。它虽然被广泛应用于数字摄像产品中，但在显微图像聚焦中并不适用。本文通过对图像处理聚焦法[16]深入研究，提出了一种改进型灰度差分聚焦算法，以实现显微图像的聚焦准确性和快速性。1自动聚焦模块系统设计系统采用模块化思想设计，包括硬件设计和软件设计。其中，系统硬件包括图像传感器模块、处理器模块、系统控制模块、TMDS编码模块、电源模块、数据缓存模块，OSD菜单存储等；系统软件根据硬件不同模块功能分为图像预处理、OSD菜单、系统控制三个部分。图像预处理是通过QUARTUSII软件利用verilog硬件描述语言完成自动曝光、自动白平衡、自动聚焦，同时实现图像传感器输出的RAWRGB转换为RGB功能；系统通过KEILC软件利用C语言实现OSD菜单功能以及对系统中各主要芯片的控制，通过OSD菜单能够直观地调整输出图像的亮度、对比度、饱和度，并且实现分辨率的切换，手动曝光等，从而保证系统输出显示图像的高画质性。系统软件如图1所示。CMOS图像传感器采集的视频信号传递给CPLD，CPLD依据视频格式将采集到的10位RAW图像信号先转化为RGB信号，再转化为24位YCBCR数据格式，在YCBCR格式下实现聚焦评价、自动曝光、自动白平衡功能，然后输出到后端的HDMI信号编码模块。依据CPLD实现的主要功能，将CPLD划分为4个主要模块：色空间转换模块，自动聚焦模块，自动曝光模块，自动白平衡模块。

自动聚焦模块有聚焦评价（CPLD负责）和电机控制两个部分组成。聚焦评价使用改进型聚焦评价函数。CPLD根据改进的聚焦评价函数对亮度信号Y进行计算，获得聚焦评价值，以中断的方式发送给单片机，单片机根据接收到的聚焦评价值，然后通过相应的搜索策略（爬山法）判断出聚焦马达的转动方向，利用驱动电路控制步进电机的转动方向，改变CMOS图像传感器的焦距，最终获得清晰的图像，达到自动聚焦的目的。如图3所示，亮度信号在时钟同步作用下，首先将第一帧图像的第一行第一个像素的亮度分量存入到RAM1中，第二个像素点的亮度分量存入到第二个RAM2中，第三个像素点的亮度分量存入到第三个RAM3中。在存入第三个像素点的亮度分量时，从RAM1，RAM2中分别读取存入的第一个像素点和第二个像素点的亮度分量到聚焦评价函数模块进行聚焦评价的计算。当第四个像素点的亮度分量到达时，就存入到第一个RAM1中并覆盖第一个像素点的亮度分量，同时读取RAM2，RAM3中亮度分量到聚焦评价模块进行聚焦评价值的计算，并比较前一个聚焦评价值和当前聚焦评价值，且把较大聚焦评价值送往单片机。第五个像素的亮度分量存入到RAM2中，同时读取RAM3，RAM1中的亮度分量进行聚焦评价值的计算，把前一个比较结果和当前聚焦评价值进行比较，并把比较结果送往单片机。如此循环进行，单片机根据接收到的结果对步进电机和摄像头进行控制，实施聚焦。图4理想聚焦评价函数曲线

Fig.4Theidealfocusingevaluationfunctioncurve2现有聚焦评价函数图像处理聚焦法的关键是聚焦评价函数的选取，以保证定位聚焦的最佳位置，理想聚焦评价函数曲线如图4所示。聚焦评价函数主要分为两类：空域类函数和频域类函数[67]。空域类函数主要有灰度差分绝对值之和评价函数，拉普拉斯算子函数[8]，Roberts算子函数等；频域类函数主要有基于DCT变换法[9]，小波变换算子法等。

4.1测试方法自动聚焦的实验主要是对聚焦评价函数的测试和聚焦时间的测试，聚焦评价函数的测试是采集显微镜在10倍、40倍、100倍物镜下的离、聚焦切片图像，绘制不同聚集评价函数的曲线，评估聚焦评价函数性能的优劣，其中聚焦评价函数为灰度差分绝对值之和函数法、拉普拉斯算子法、Roberts算子法、离散余弦变换法（DCT）。聚焦时间的测试是通过预先设置系统的聚焦时间和聚焦的期望时间进行的。

4.2聚焦算法性能测试对切片图像在显微镜物镜10倍、40倍、100倍下采集到得离、聚焦图像以及聚焦归一化曲线见图5～图7。由聚焦评价曲线可以看出，改进聚焦评价函数与其它传统聚焦评价函数相比，在10倍、40倍、100倍物镜下均呈现单峰性，无偏性等特点。

4.3聚焦时间的测试聚焦时间在视频采集显示系统中越短越好，但是由于聚焦时间的长短和离焦程度的大小有关，如果离焦较远或者电机开始转动的方向出现错误的话，都会相应的增加聚焦的时间。

从表中可以看出，系统在物镜不同放大倍数时，其聚焦时间也是不相同的，当物镜放大倍数小时聚焦时间短，当物镜放大倍数较大时聚焦时间长。5结论经过测试，在摄像头的视频转换芯片WSC2810工作在165MHz频率时，摄像头能够高效地完成1920×1080分辨率、每秒60帧左右视频数据的采集，OSD菜单显示正常且各项功能够切换正常，图像画面质量良好。在外接+5V直流电源下，系统消耗的电流在630mA左右，系统运行稳定。通过实验说明系统能够正常稳定地工作且系统中的图像处理算法基本达到了预期的目标，视频图像显示效果理想。

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