基于HOG特征的显微镜自动对焦算法研究OACSTPCD
Research on Microscopic Auto Focus Algorithm Based on HOG Feature
针对图像背景复杂、目标物体相对较小,当前显微镜自动对焦算法普遍稳健性较差的问题,提出一种改进的自动对焦算法.该算法将HOG特征与拉普拉斯梯度结合协同判断显微镜同一视野下具有最佳清晰度的图片,选用基于Tenengrad梯度函数作为图像清晰度评价参数.实验结果表明:在拍摄目标物体较小且背景复杂的情况下,该算法能更有效地找出显微镜同一视野图像中最清晰的一张,并且加快了图像清晰度的判断速度,实现显微图像的快速对焦.
马海波;张鹏程;张权;刘瑜;桂志国
中北大学 生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室,山西 太原 030051中北大学 生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室,山西 太原 030051中北大学 生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室,山西 太原 030051中北大学 生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室,山西 太原 030051中北大学 生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室,山西 太原 030051
信息技术与安全科学
显微图像HOG特征Tenengrad图像清晰度自动对焦
《测试技术学报》 2018 (6)
近红外漫射光血流成像的建模与算法研究
481-486,6
国家自然科学基金资助项目(61671413)国家重大科学仪器仪器设备开发专项资助项目(2014YQ24044508)
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