一种用于多目标物数字全息测量的自动聚焦方法与流程

本发明涉及数字全息测量技术领域，具体为一种用于多目标物数字全息测量的聚焦方法。

背景技术：

数字全息测量可得到被测物体的振幅和相位信息，是光学测量中的重要测量手段。利用光电转换器件(ccd或cmos)记录被测物体的全息图，将全息图通过数字处理后可获得被测物的再现距离和再现像。因此数字全息可实现目标物表面形貌的实时测量和定位。

全息图再现的重构过程利用光场传播的衍射积分计算得到再现像的光场分布，其中获得准确的重建距离是重建再现像质量好坏的关键。因此，为了获得准确的再现距离国内外科研人员提出了多种自动聚焦的方法，主要包括图像灰度梯度算法、图像灰度方差算法、信息熵和高频判据等方法。

2017年专利文献cn106502074a公开了一种像面数字全息显微测量的自动聚焦方法。该方法在测量前获得聚焦位置前后的全息图并通过计算得到每幅图的自相关算子，通过拟合找出自相关算子的最大值，该值即对应聚焦面。该方法提供了新的实时测量样品表面形态的方法，为后期处理带了极大的便利，但控制电动载物台拍摄多张全息图的过程相对繁琐使得误差增大。

这些算法和方法在一定条件下对于单个目标物的自动聚焦有较好的处理结果，但对于多个目标物的自动聚焦的处理效果并没有较多的报道。实际测量环境中很难保证测量过程中只有单一目标物，因此需要更多的研究和探讨多目标物自动聚焦的方法来解决实际测量中的需要。

2010年徐元强等人的题为“数字同轴全息颗粒场检测中的颗粒分割识别与独立聚焦”的论文中通过将全息图中的目标物分割出来再利用强度起伏均方差作为判据函数实现对多个目标物的聚焦。但处理结果发现，其聚焦曲线的峰值并不明显，如果寻焦范围较大时很可能会使得特征峰淹没在噪声中。

综上，可以发现利用判据函数寻找数字全息图中目标物时，单一物体呈现单峰曲线，峰值处的横坐标即为聚焦位置，实验中由于系统及环境噪声的影响会使判据函数得到的聚焦曲线峰值较低，不易分辨。同时，当记录的全息图存在多个目标物时，每个目标位置处对应曲线上的峰值更低，加之曲线中存在的噪声会导致某些峰值被淹没造成目标聚焦失败。

技术实现要素：

本发明的目的是：提供一种自动聚焦方法，使得实际测量中可以对多个目标物实现自动聚焦，聚焦处的峰值较易分辨。

本发明采用如下技术方案实现：一种用于多目标物数字全息测量的自动聚焦方法，包括以下步骤：

步骤一：通过数字全息记录的方法采集包含多个目标物的全息图；

步骤二：将各个目标物的全息像从采集到的全息图中分离出来，分离包括识别和标记两个步骤，所述识别用于将各全息子图从全息图中准确的分离出来，对分离出来的全息子图进行自动聚焦；所述标记用于将各个全息子图对应全息面上的相对位置；

步骤三：根据实验条件设定自动寻焦搜索范围，并根据该范围设定步长，将分离出来的多个全息子图按标记顺序在寻焦范围内进行重建，每个全息子图在设定的步长中，每步会得到一幅重建像；

步骤四：将每步得到的重建像依次用下列公式计算其聚焦判据函数值,并得到自动聚焦曲线，

ci＝exp[±k·(cri-<cri>)]；

其中，ih(i,j)＝i(i,j)-<i>，cri为每步的图像聚焦判据函数值，ci为指数变换的聚焦判据函数，在寻焦范围内可得到自动聚焦曲线，i(i,j)表示当前衍射距离下重建的目标物图像，i，j表示图像像素索引下标，<□>表示取均值，在本式中表示取图像灰度值的均值，ih为再现像的高频分量，<i>为再现像的灰度值均值；

步骤五：将所有全息子图按上述步骤处理后，将设定的自动寻焦搜索范围作为横坐标，将ci值作为纵坐标，把所有全息子图得到的ci曲线绘制于统一坐标系下，根据该图可得到多个目标物的峰值，即多个目标物的具体再现距离；

步骤六：根据步骤五得到的多个目标物的具体再现距离对原始全息图进行重建，将所有重建像置于统一空间坐标系中得到多目标物的空间分布状态。

本发明具有如下有益效果：

1、对自动聚焦判据函数通过指数变换使得聚焦处的峰值更加明显，有效的减小峰值辨别难度；

2、利用指数变换后的自动聚焦判据函数对分割后的全息图依次进行计算，可避免目标物再现过程中的相互串扰，获得的聚焦曲线可清晰辨别出各目标物的聚焦位置；

3、本发明提高了数字全息多目标物测量中的再现距离判别速度和辨别能力，从而提高了数字全息测量的准确性和实时性，有利于数字全息目标识别的进一步发展。

附图说明

图1是本发明的流程图。

图2是本发明实施例的模拟多个目标物的全息图。

图3是本发明实施例中利用传统方法得到的自动聚焦曲线图。

图4是本发明实施例中利用本发明得到的自动聚焦曲线图。

具体实施方式

下面结合图1具体说明本实施方式。本实施方式，一种用于多目标物数字全息测量的自动聚焦方法，包括以下步骤：

步骤一：通过数字全息记录的方法采集包含多个目标物的全息图；

步骤二：将各个目标物的全息像从采集到的全息图中分离出来，分离包括识别和标记两个步骤，所述识别用于将各全息子图从全息图中准确的分离出来，对分离出来的全息子图进行自动聚焦；所述标记用于将各个全息子图对应全息面上的相对位置；

步骤三：根据实验条件设定自动寻焦搜索范围，并根据该范围设定步长，将分离出来的多个全息子图按标记顺序在寻焦范围内进行重建，每个全息子图在设定的步长中，每步会得到一幅重建像；

步骤四：将每步得到的重建像依次用下列公式计算其聚焦判据函数值,并得到自动聚焦曲线，

ci＝exp[±k·(cri-<cri>)]；

其中，ih(i,j)＝i(i,j)-<i>，cri为每步的图像聚焦判据函数值，ci为指数变换的聚焦判据函数，在寻焦范围内可得到自动聚焦曲线，i(i,j)表示当前衍射距离下重建的目标物图像，i，j表示图像像素索引下标，<□>表示取均值，在本式中表示取图像灰度值的均值，ih为再现像的高频分量，<i>为再现像的灰度值均值；

步骤五：将所有全息子图按上述步骤处理后，将设定的自动寻焦搜索范围作为横坐标，将ci值作为纵坐标，把所有全息子图得到的ci曲线绘制于统一坐标系下，根据该图可得到多个目标物的峰值，即多个目标物的具体再现距离；

步骤六：根据步骤五得到的多个目标物的具体再现距离对原始全息图进行重建，将所有重建像置于统一空间坐标系中得到多目标物的空间分布状态。

本发明中的cri可以用别的聚焦判据函数代替，详见suny,duthalers,nelsonbj.autofocusingincomputermicroscopy:selectingtheoptimalfocusalgorithm[j].microscopyresearch&technique,2004,65(3):139-149。

李维亮.数字全息自动聚焦及像质增强技术研究[d]。

本发明通过同轴数字全息记录的方法采集包含多个目标物的全息图。为了避免自动聚焦过程中多个目标物的相互串扰导致的聚焦失败，需将各个目标物的全息像从采集到的全息图中分离出来。分离过程包括识别和标记两个步骤，识别的目的是将各全息子图从全息图中准确的分离出来，对分离出来的全息子图进行自动聚焦。标记的目的是各个子全息图对应全息面上的相对位置，便于后续自动聚焦的目标物分辨和再现时的复原。

识别过程先将全息图进行灰度均衡化处理，降低由实验环境导致的灰度分布不均的问题，提高全息子图分离的效率。处理后的全息图再进行二值化处理，凸显出各个目标物的全息像轮廓。得到的二值化图像需进行图像膨胀处理，在不影响目标物之间分离的前提下可提高图像膨胀的程度，保证分离的各个子全息图的完整性。分离出的子图会出现图像大小不一的问题，因此需进行补零处理，设置图像大小后将子图像素范围以外的位置补零填充以便程序处理。标记过程需将全息图中的各个目标物与分离出来的子图按顺序对应标记，目的是方便处理时数据保存和后期再现时得到目标物的面上位置分布。

根据实验条件设定自动寻焦搜索范围，将分离出来的各个全息子图按标记依次在寻焦范围内进行重建，重建过程可使用角谱法获得再现像也可使用其他数字全息再现方法进行再现，在设定的步长中每步将得到一幅重建像，将每步重建像依次用下列公式计算其聚焦判据函数值：

ci＝exp[±k·(cri-<cri>)]

该步利用指数变换后的聚焦判据函数来得到在设定步长下的自动聚焦曲线，其中

ih(i,j)＝i(i,j)-<i>，i(i,j)表示当前衍射距离下重建的目标物图像，i，j表示图像像素索引下标，<□>表示取均值，在本式中表示取图像灰度值的均值。

ci表达式中±取值与被测目标物有关，当测量目标为透过型物体取负号，非透过型物体取正号；k对ci的峰值影响较大，k取值与cri的范围有关，需判断cri的变化范围，若cri在小数点后第n位开始变化，则取值k≥10ⁿ，满足k的取值即可得到明显的判据函数曲线峰值，本发明示例中k取10²。其中cri的形式采用图像灰度高频分量的标准差判据，也可以为熵判据、灰度方差判据或灰度梯度判据等表达形式。该步意为将多目标物下原本峰值不明显的聚焦函数值通过指数变换使峰值的辨别度大大增加。

分离后的每个子图按照标记好的顺序依次进行上步方法计算聚焦函数曲线，保存每次处理后得到的ci值，待所有子图处理后将设定的寻焦范围作为横坐标将ci值作为纵坐标，再把所有子图得到的ci曲线绘制于同一坐标系下，根据总的曲线图即可快速读出多个目标物的具体再现距离。

由上步得到的各个目标物的再现距离后，依次代入各再现距离用角谱再现方法或其他数字全息再现方法对原始全息图进行重建，通过重建后的图像即可清晰观察到目标物的像，将所有目标再现像置于同一坐标系中得到多目标物的空间分布状态。

本发明中ci公式中cri的形式也可以为熵判据、灰度方差判据或灰度梯度判据等表达形式。该步意为将原本峰值不高的聚焦函数值通过指数变换使峰值的辨别度大大增加。

实施例：

下面结合图2至图4详细介绍本发明。应当说明的是，此处所描述的实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明所涉及到的技术特征只要彼此间未构成冲突就可以相互组合。

仿真中选取十字形透明目标物，目标物共有四个分别标记为a、b、c、d，其与接收面距离设定为10cm、11cm、12cm和13cm，计算得到的全息图如图2所示。将图2所示的包含所有目标物的全息图用传统自动聚焦算法计算后得到如图3所示的聚焦曲线图，图中目标物的具体位置不易发现，增添了辨别的难度，影响了全息测量中后期处理的速度。

本发明根据图2将各个目标物在全息图中分割出来得到四个全息子图，每个子图对应一个目标物，并将每一个子图标记，判断每一个子图的cri波动范围，给定合理的k后，本发明示例中k取10²，用ci公式计算每一个子图的自动聚焦曲线，将所有的聚焦曲线绘制于一个坐标系中，如图4所示，图4对比图3发现四个目标的再现距离清晰易辩，有利于提高多目标物数字全息测量的效率和准确性。

需要注意的是，具体实施方式仅仅是对本发明技术方案的解释和说明，不能以此限定权利保护范围。凡根据本发明权利要求书和说明书所做的仅仅是局部改变的，仍应落入本发明的保护范围内。