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一种改进的Sobel梯度函数自动对焦评价算法 被引量：16
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作者 张丰收 李斯文 +2 位作者 胡志刚 杜喆 孟鑫 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期234-238,共5页
传统的自动对焦梯度函数评价算法在对细胞显微图像进行对焦时,由于对焦精度不佳,图像受噪声的影响较大。针对此问题,通过对不同对焦评价函数性能进行对比,提出了一种基于Sobel梯度函数改进的自动对焦评价算法——Sobel4direction_Brenne... 传统的自动对焦梯度函数评价算法在对细胞显微图像进行对焦时,由于对焦精度不佳,图像受噪声的影响较大。针对此问题,通过对不同对焦评价函数性能进行对比,提出了一种基于Sobel梯度函数改进的自动对焦评价算法——Sobel4direction_Brenner梯度函数算法。对对焦评价技术设计指标和算法的通用性进行了验证,结果表明:在调焦时该算法较传统对焦梯度函数能更好的抑制噪声,并且使电机在爬山算法的搜索对焦中具有更小的对焦搜索区间范围,获得的细胞显微图像的清晰度评价值也更高。 展开更多
关键词 应用光学 自动对焦 对焦精度 显微图像 sobel梯度函数 爬山算法 sobel4direction_Brenner梯度函数
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