BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  21,820,784
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

29.99

Vật lý

Nguyễn Chánh Nghiệm(4)(1), Văn Phạm Đan Thủy(3), Trần Nhựt Thanh, Nguyễn Chí Ngôn(2)

Đánh giá một số giải thuật lấy nét tự động cho kính hiển vi quang học

Evaluation of some autofocus algorithms for light microscopes

Khoa học (Đại học Cần Thơ)

2024

45A

20-27

1859-2333

Lấy nét tự động, Kính hiển vi, Quang học

Việc lấy nét ở các loại kinh hiển vi quang học thông dụng thường được thực hiện thủ công nên mất nhiều thời gian và gây mỏi mắt cho người sử dụng. Giải pháp cho vấn đề này là sử dụng một hệ thống có thể điều chỉnh lấy nét tự động dựa vào các ảnh chụp của mẫu vật quan sát tại các vị trí lấy nét liền kề dọc theo trục quan học. Đánh giá một số giải thuật phù hợp cho việc thiết kế hệ thống điều khiển lấy nét tích hợp vừa nêu. Tám giải thuật phổ biến đã được đánh giá dựa trên hai bộ ảnh sợi sơ dừa và sợi tảo được chụp khi quan sát bởi kính hiển vi quan sát ngược với thấu kinh có độ phóng đại 10x. Kết quả cho thấy giải thuật sử dụng hàm tương quan để xác định độ nét cho kết quả tốt và có thể được sử dụng hàm tự tương quan để xác định độ nét cho kết quả tốt và có thể được sử dụng cho hệ thống điều chỉnh lấy nét tự động.

When using common light microscopes, focusing is usually performed manually therefore it is time consuming and eye fatigue may be caused after a period of focusing especially through the microscope eyepieces. One solution to this problem is using an autofocusing system based on images of the observed object at consecutive focusing positions along the optical axis of the microscope. In order to design this autofocusing system, this study aims to evaluate well-known autofocus algorithms. A number of eight autofocus algorithms were evaluated with two sets of coconut fiber and algae images that had been captured using an available inverted light microscope with an 10x objective lens. Experimental results showed that the algorithm using autocorrelation as the focus measure function outperformed other algorithms and could be implemented in an autofocusing system.

TTKHCNQG, CVv403

Xem toàn văn
  • [1] Yeo, T., Jayasooriah, S.O., Sinniah, R. (1993), Autofocusing for tissue microscopy,Image and Vision Computing
  • [2] Vollath, D. (1988), The influence of the scene parameters and of noise on the behavior of automatic focusing algorithms,Journal of Microscopy
  • [3] Vollath, D. (1987), Automatic focusing by correlative methods,Journal of Microscopy
  • [4] Sun, Y., Duthaler, S., Nelson, B.J. (2004), Autofocusing in computer microscopy: se-lecting the optimal focus algorithm,Microscopy Research and Technique
  • [5] Subbarao, M., Choi, T.S., Nikzad, A. (1993), Focusing techniques,Journal of Optical Engineering
  • [6] Santos, A., Solórzano, C.O., Vaquero, J.J., Pena, J.M., Malpica, N., Pozo, F. (1997), Evaluation of autofocus functions in molecular cytogenetic analysis,Journal of Microscopy
  • [7] Nayar, S.K., Nakagawa, Y. (1994), Shape f-rom focus,IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
  • [8] Krotov, E. (1987), Focusing,International Journal of Computer Vision
  • [9] Groen, F.C., Young, I.T., Ligthart, G. (1985), A comparison of different focus functions for use in autofocus algorithms,Cytometry
  • [10] Firestone, L., Cook, K., Culp, K., Talsania, N., Preston, K. (1991), Comparison of autofocus methods for automated microscopy,Cytometry