Алгоритм автофокуса для USB-микроскопа

Самая важная часть — это код, который сообщает вам, насколько изображение не в фокусе. Поскольку несфокусированное изображение теряет высокочастотные данные, я бы попробовал что-то вроде следующего:

long CalculateFocusQuality(byte[,] pixels)
{
  long sum = 0;
  for(int y = 0; y<height-1; y++)
    for(int x=0; x<width-1; x++)
    {
      sum += Square(pixels[x+1, y] - pixels[x, y]);
      sum += Square(pixels[x, y] - pixels[x, y+1]);
    }
  return sum;
}

int Square(int x)
{
  return x*x;
}

Этот алгоритм не работает, если изображение зашумлено. В этом случае вы можете уменьшить его или использовать более сложный алгоритм.

Или другая идея - вычислить вариацию значений пикселей:

long CalculateFocusQuality(byte[,] pixels)
{
  long sum = 0;
  long sumOfSquares = 0;
  for(int y=0; y<height; y++)
    for(int x=0; x<width; x++)
    {
      byte pixel=pixels[x,y];
      sum+=pixel;
      sumofSquares+=pixel*pixel;
    }
  return sumOfSquares*width*height - sum*sum;
}

Эти функции работают с монохроматическими изображениями, для изображений RGB просто суммируются значения для каналов.

Используя эту функцию, измените фокус, пытаясь максимизировать CalculateFocusQuality. Увеличьте размер шага, если несколько попыток подряд улучшили качество, и уменьшите его и измените направление, если шаг снизил качество.

Автофокусировка микроскопа — давняя тема в оптических исследованиях.
Вы можете немного узнать об используемых алгоритмах здесь.

Проблема заключается не только в том, как измерить расфокусировку, но и в том, как оптимально перемещать оптическую ось и как алгоритмически корректировать остаточные аберрации.

ХТХ!

просто некоторые из моих опытов, пытаясь решить подобную задачу. В моей системе используется 200-кратное увеличение. Разрешение шагового двигателя в направлении Z 0,001 мкм.

Проблемы с которыми я столкнулся: -Тряска. Изображение в теоретически лучшем положении могло быть оценено хуже из-за внезапной тряски. Поскольку API моей системы не позволял перемещать ось z и делать изображения параллельно, мне пришлось двигаться поэтапно и захватывать последовательно. Каждый ход-стоп вызывал тряску. Интересно, что тряска была сильнее при движении вниз, чем при движении вверх.

-Механическая неточность. Сканирование и перемещение в теоретически наилучшее положение может привести к ошибке, поскольку положение шагового двигателя в контроллере может не совпадать с механическим положением.

-Экспозиция: в зависимости от приложения яркость изображения может различаться, поэтому экспозицию необходимо отрегулировать. В зависимости от алгоритма оценки фокуса (учитывается ли яркость в расчете или нет) может потребоваться фиксация экспозиции. Это приводит к проблеме куриного яйца - как настроить экспозицию, если неизвестна яркость изображения и как сфокусироваться, если неизвестна требуемая экспозиция.

Наконец, чтобы избежать механических проблем, я (пере)сохранил лучшее изображение, найденное во время фокусировки, и вернул его в конце. Что касается алгоритма значения фокуса, то лучше всего он искал края в сочетании с полным количеством цветов (шириной гистограммы). Но, конечно, это зависит от типа изображения, которое вы обрабатываете.

С уважением, Валентин Хайниц.

Некоторая информация содержится в Википедии.

Технически это может быть реализовано как фильтр верхних частот и некоторая система, которая сознательно перемещает объектив вокруг точки, где выходной сигнал фильтра является максимальным. Цифровая обработка не требуется

Кроме того, 5 из первых 6 совпадений, которые я получаю в Google для «алгоритма автофокуса», кажутся релевантными и полезными (хотя в одном или двух случаях полная информация о документах требует оплаты).