专利名称：一种基于测序图像的自动曝光的方法
技术领域：
本发明涉及图像处理领域，更具体地说，涉及一种基于测序图像的自动曝光的方法。
背景技术：
自动曝光是图像处理领域的核心技术，曝光是否正常直接影响图像的效果，过曝， 图像看起来太亮，曝光不足，图像看起来太暗。因此，自动曝光是目前成像系统中对图像信号处理的一项重要功能。在基因测序领域，多个DNA片段被固定在小珠上，小珠被固定在测序装置上，或者多个DNA片段直接固定在测序装置上，形成阵列点，一个小珠或者固定在同一处的DNA片段为一个阵列点。测序反应时，DNA片段与带荧光标记物的物质发生反应后，当用激发光激发阵列点上携带荧光标记物时，每个阵列点发光，此时即可拍摄图像。拍摄的图像就如天空中点缀的一颗一颗的星星，每个阵列点就似一颗星星，每个阵列点中心的信号值是决定图像清晰的一个重要因素。一种现有技术中，自动曝光的方法为步骤一.将整个理论灰度区域按照灰度级划分为若干个灰度区间，确定灰度期望值；步骤二 .接收图像传感器输出的图像数据，判断图像数据中各个像元的灰度值及其所属灰度区间，分别计算各灰度区间内的灰度平均值， 然后对若干个灰度区间的灰度平均值进行加权平均计算，得到灰度加权均值；步骤三.将灰度加权均值与灰度期望值进行比较，若满足要求，则默认当前曝光量为最佳值；若不满足要求，则进行步骤四；步骤四.根据灰度加权均值与灰度期望值对积分时间进行控制，即根据灰度加权均值与灰度期望值的差计算出新的曝光时间，图像传感器按照新的曝光时间采集图像信息，执行步骤二。上述技术方案中，不能确定测序图像的阵列点的中心，也即无法根据图像特点获得期望信号强度下的自动曝光时间，导致测序图像信号强度太强而过曝，或者信号强度太弱而过暗，从而使得自动曝光不准确，最终导致拍摄的测序图像不清晰。因此需要一种新的基于测序图像的自动曝光的方法，能够获得期望信号强度下的自动曝光时间，最终保证图像传感器拍摄出清晰的测序图像。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于测序图像的自动曝光的方法，旨在解决现有技术中无法准确获得期望信号强度下的自动曝光时间，导致曝光不准确、从而无法拍摄出清晰的图像的问题。为了实现发明目的，基于测序图像的自动曝光的方法包括以下步骤步骤A.在曝光时间下，利用图像传感器拍摄采图区域内的图像；步骤B.利用高斯模型确定图像中阵列点中心，并得阵列点中心的信号值；步骤C.利用计算机辅助设备分析信号值，得图像的信号强度；步骤D.根据期望图信号强度，利用信号强度和曝光时间的线性关系，确定期望信号强度下的新曝光时间；步骤E.在新曝光时间下，重复步骤A、B和C后，进入步骤F ;步骤 F.判断新曝光时间下拍摄的图像的信号强度与期望信号强度的一致性；不一致，则重复步骤D、E和F ;—致，则新曝光时间即为自动曝光时间。其中，上述图像传感器包括放大装置，该放大装置的放大倍数为η，η为自然数，优选为η彡20。其中，所述的计算机辅助设备为任意具有数据处理功能的电子计算机器。优选为 PC机。其中，所述的高斯模型是根据测序图像的特征建立的模型。其中，所述的期望信号强度为预先设定的图像的信号强度。所述的图像以灰度值的形式存储在二维矩阵中。所述一致性判断方法为在一定范围α内，也即Swa ± α，判断为一致；不在该范围，判断为不一致。其中，Swa为期望信号强度，α的大小根据实际情况来确定，当需要精度高时，α取值可小，当需要的精度不高时，α的取值可大。其中，利用StZtci = SwaA1，可得期望信号强度下的新曝光时间，其中，h为设定的初始的曝光时间，S0为在h曝光时间下信号强度，Swa为期望信号强度，为新曝光时间。 在新曝光时间拍摄的图像，所得的图像的信号强度S1，如果S1与期望信号强度不一致时，对自动曝光时间进行调整，期望信号强度一致时，得自动曝光时间。确定期望信号强度下的新曝光时间的公式为S3li/tsli=Swa/t#。其中，S31J为当前信号强度，为当前曝光时间，t#为新的曝光时间。其中，阵列点中心的信号值优选为该阵列点中心的灰度值；或者阵列点中心的信号值优选为阵列点中亮度最大和亮度最小的点的亮度比值。其中，所述阵列点中亮度大小为该处的灰度值。其中，所述步骤B包括以下步骤步骤BI.建立高斯模型；步骤B2.利用高斯模型与图像进行匹配，得图像与高斯模型的相似度；步骤B3.利用相似度与阈值确定图像中阵列点的中心。其中，所述高斯模型根据阵列点的大小和阵列点的形状建立，所建立的高斯模型为二维矩阵。高斯模型依次与图像匹配得相似度，每完成一次高斯模型与图像的匹配，得一个相似度矩阵。根据测序图像中阵列点的特点，设定阈值。阈值的大小根据实际情况来确定。其中，在所述步骤B3中选取相似度矩阵中最大值与阈值比较，相似度矩阵中最大的值高于阈值时，该最大值对应的点确定为图像中阵列点中心；低于阈值的，舍去该点，也即该相似度矩阵对应的区域无阵列点。在一个相似度矩阵中有多个最大值高于阈值时，取多个最大值的中心点对应的图像中的点为图像中阵列点中心。其中，所述阵列点中心的信号值为该阵列点中心的灰度值。其中，选取相似度矩阵中第一大的值和第二大的值与阈值比较。如果第二大的值高于阈值的，且只有一个，则该第二大的值对应的点确定为图像中阵列点中心，舍去第一大的值；如果第二大的值高于阈值的，且有多个，则取该第二大的值对应的点的中点确定为图像中阵列点中心；如果第二大的值低于阈值，第一大的值高于阈值，则将第一大的值对应的点确定为图像中阵列点中心；如果第一大的值和第二大的值都小于阈值，则该相似度矩阵对应的区域无阵列点。
其中，所述步骤C包括以下步骤步骤Cl.对阵列点中心的信号值进行排序；步骤 C2.取阵列点中心的信号值大的前h个点，以其信号值的均值作为图像的信号强度。其中，所述步骤C包括以下步骤步骤Cl’ .对阵列点中心的信号值进行排序；步骤C2’ .取排序后的中间的h个阵列点中心的信号值的均值作为图像的信号强度。其中，h为自然数，优选的400彡h彡800。其中，所述步骤F之后还包括步骤G.利用图像传感器多次在采图区域内不同位置拍摄图像重复步骤A到F，得多个自动曝光时间；步骤H.利用信号强度与曝光时间的线性关系，筛选多个自动曝光时间，得最佳自动曝光时间。其中，上述在同一采图区域的同一位置拍摄图像进行分析，得一个自动曝光时间； 在同一采图区域的不同位置拍摄图像进行分析，得同一采图区域的多个自动曝光时间；在不同采图区域的不同位置进行采图，得不同采图区域内的多个自动曝光时间；也可在每个采图区域只得一个自动曝光时间，多个采图区域得多个自动曝光时间。优选的，在一个采图区域内得一个自动曝光时间。其中，多个自动曝光时间的个数为At个，At为自然数；优选的，3 < At ^ 9 ;采图区域的个数不限，优选为3 9个。其中，步骤H中，利用信号强度与曝光时间的关系，筛选多个自动曝光时间，得最佳自动曝光时间。筛选的方法不限。优选为采用中位值法、平均值法筛选，得最佳自动曝光时间。由上可知，本发明通过确定测序图像中的阵列点中心及其信号值，逐步调整期望信号强度下的曝光时间，得到准确的期望信号强度下的曝光时间；同时，对采图区域内的不同位置拍摄图像，得多个曝光时间，一方面有效避免了信号淬灭导致的图像的信号强度并非为图像真实的信号强度，导致曝光时间不准确，另一方面，从多个自动曝光中，确定最佳自动曝光时间，保证了自动曝光时间的精确性。
图I是本发明一个实施例中基因测序中自动曝光的装置的结构示意图；图2是本发明一个实施例中基因测序图像的自动曝光方法流程图；图3是本发明一个实施例中采图区域采图位置的分布图；图4是本发明另一个实施例中采图区域采图位置的分布图；图5是本发明另一个实施例中采图区域采图位置的分布图；图6是本发明另一个实施例中基因测序图像的自动曝光的方法流程图；图7是本发明一个实施例中确定阵列点中心的方法流程图；图8是本发明另一个实施例中确定阵列点中心的方法流程图；图9是本发明一个实施例中获取图像信号强度的方法流程图。
具体实施例方式为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。本发明的自动曝光方法可以保证自动曝光的装置拍摄到清晰的图像。在测序图像中，需要确定测序图像中阵列点的中心，根据阵列点的中心的信号值来确定整个测序图像的信号强度，再判断信号强度与期望信号强度的一致性来进行反馈调节，最终得出自动曝光时间。然后，根据前述的方法，得多个自动曝光时间，筛选出最佳的自动曝光时间。本方案经过多次反馈调节，最终得自动曝光时间；并从多个自动曝光时间中筛选出最佳自动曝光时间，使得自动曝光时间更精确，克服了传统自动曝光的不准确导致的拍摄的图像过暗或者过强。针对测序图像的自动曝光装置，本发明提出一实施例，如图I所示。包括光源、滤光装置、图像传感器和计算机辅助设备。其中所述的光源为可以激发采图区域中携带标记物的样品发光的光源，包括但不限于汞灯光源和激光。所述的滤光装置用于过滤光源发出的干扰光及其光源激发采图区域样品发光时发出的干扰光，允许特定波长的光通过。所述的图像传感器为任意能感受光学图像信息并转换成可用输出信号的传感器，包括但不限于 CCD和CMOS图像传感器。所述的计算机辅助设备为能够对数据进行处理、分析的设备，控制图像传感器运行的装置，优选为个人计算机及其相应的程序，或者为芯片或单片机及其外围电路及程序。本实施例中，采图区域上固定有携带标记物的样品；光源发出的光经过滤光装置使特定波长的光到达采图区域，其他的光被滤除，特定波长的光激发携带标记物的样品发光，样品发出的光到达图像传感器，图像传感器采集图像，计算机辅助设备对采集的图像进行分析和处理。其中，所述滤光装置包括多组滤光片，滤光片允许特定波长的光通过。根据需要将滤光装置切换到不同的滤光片上。基于上一实施例，本发明提出另一实施例，如图2所示。基于测序图像的自动曝光的方法包括如下步骤步骤Si.在曝光时间下，利用图像传感器拍摄采图区域内的图像；步骤S2.利用高斯模型确定图像中阵列点中心，并得阵列点中心的信号值；步骤S3.利用计算机辅助设备分析图像，得图像的信号强度；步骤S4.根据期望图信号强度，利用信号强度和曝光时间的线性关系，确定期望信号强度下的新曝光时间；步骤S5.在新曝光时间下，重复步骤S1、S2和S3 ;步骤S6.判断新曝光时间下拍摄的图像的信号强度与期望信号强度的一致性；不一致，则重复步骤S4、S5和S6 ;—致，则新曝光时间即为自动曝光时间。本实施例的技术方案中，利用高斯模型，准确确定图像中阵列点中心，然后得信号强度，根据信号强度与期望信号强度的关系，反馈调节，最终得自动曝光时间，该技术方案使得自动曝光时间更准确，避免了拍摄出的图像过亮或者过暗。本实施例中，针对步骤S6 中的一致性判断，给出示例。设期望信号强度Sms= 3000时，新曝光时间下拍摄的图像的信号强度S31J= 2940时。当需要的精度较高时，取α = 50，此时，S3lj< S_-a，则判断不一致。当需要的精度较低时，取a =100，此时，S讓-a彡S当前彡S_+a，则判断一致。基于图I所示的实施例，本发明提出另一实施例，基于测序图像的自动曝光的方法包括如下步骤步骤Si.在曝光时间下，利用图像传感器拍摄采图区域内的图像；步骤
S2.利用高斯模型确定图像中阵列点中心，并得阵列点中心的信号值；步骤S3.利用计算机辅助设备分析图像，得图像的信号强度；步骤S4.根据期望图信号强度，利用信号强度和曝光时间的线性关系，确定期望信号强度下的新曝光时间；步骤S5.在新曝光时间下，重复步骤S1、S2和S3 ;步骤S6.判断新曝光时间下拍摄的图像的信号强度与期望信号强度的一致
6性；不一致，则重复步骤S4、S5和S6 ;—致，则新曝光时间即为自动曝光时间，进入步骤S7 ； 步骤S7.利用图像传感器多次在不同采图区域内拍摄图像重复步骤SI到S7，得多个自动曝光时间；步骤S8.利用信号强度与曝光时间的关系，筛选多个自动曝光时间，得最佳自动曝光时间。本实施例中优选的，得一个自动曝光时间，需在采图区域的同一位置进行图像拍摄；每次重复步骤SI、S2、S3、S4、S5和S6时，即得多个自动曝光时间，得每个自动曝光时间时，拍摄采图区域内的图像的位置不同。在本实施例的优选方案中，在不同位置拍摄图像，使得得出的图像数据更有代表性，也即更精确，从而为后续的图像信号分析提供可靠性依据；同时也有效防止多次拍摄同一位置的图像，造成信号淬灭，而影响后续图像信号的分析，使得曝光时间不准确。在本实施例中，综合整个采图区域，采用期望信号强度与新曝光时间下的信号强度比较，多次反馈调节，最终得到自动曝光时间；对拍图区域不同位置分别计算自动曝光时间，得多个曝光时间，选取最佳自动曝光时间，使得在该最佳自动曝光时间下，拍摄的图像更准确，防止拍摄的图像过暗或者过量而影响测序的数据分析。本技术方案整体上实现了自动曝光更准确。上述实施例中的图像传感器包括一放大装置，该放大装置用于成像，该放大装置的倍数根据实际情况来选择。优选的，该放大装置为显微镜或放大镜。。该图像传感器中的放大装置的放大倍数越大，图像传感器拍摄的图像越清晰，但是，放大倍数过大，图像传感器拍摄的一张图像中的阵列点就越少，整个采取区域拍摄的图像的数量就越多，由于每张图像的数据分析的利用的时间几乎相等，从而放大倍数过大导致了数据分析的效率降低。本实施例中，该图像传感器的放大倍数η优选为η >20。更优选的，该图像传感器的放大倍数η为20< η < 40。η为自然数。本实施例的技术方案中，图像传感器在适当的放大倍数下进行的自动曝光，使得图像传感器既保证了拍摄图像的清晰度，又保证了数据分析的效率。整个采图区域可分为多个采图区域，每个采图区域可得多个自动曝光时间，得不同的自动曝光时间时，拍摄的图像对应的采图区域内的位置不同。优选的，每个采图区域得一个自动曝光时间。曝光时间的个数不限，优选的，自动曝光时间的个数At为，3 < At < 9。针对拍摄的图像的对应的采图区域内的位置和自动曝光时间的个数，本发明提出一实施例，如图3所示。图像传感器分别在采图区域内的①、②、③位置拍摄图像。自动曝光的过程为步骤SI.在初始曝光时间下，利用图像传感器拍摄采图区域①内任意位置的图像；步骤S2.利用高斯模型确定图像中阵列点中心，并得阵列点中心的信号值；步骤S3.利用计算机辅助设备分析图像，得图像的信号强度；步骤S4.根据期望图信号强度，利用信号强度和曝光时间的线性关系，确定期望信号强度下的新曝光时间；步骤S5.在新曝光时间下，利用图像传感器拍摄采图区域①内与初始曝光时间下拍摄图像位置相同的位置的图像，重复步骤S2和S3 ;步骤S6.判断新曝光时间下拍摄的图像的信号强度与期望信号强度的一致性；不一致，则重复步骤S4、S5和S6 ;—致，则新曝光时间即为自动曝光时间，得第一个自动曝光时间，进入步骤S7 ;步骤S7.在初始曝光时间下，利用图像传感器拍摄采图区域 ②内任意位置的图像，重复步骤S2、S3、S4、S5和S6，得第二个自动曝光时间；再在初始曝光时间下，利用图像传感器拍摄采图区域③内任意位置的图像，重复步骤S2、S3、S4、S5和S6，得第三个自动曝光时间；步骤S8.利用信号强度与曝光时间的关系，筛选多个自动曝光时间，得最佳自动曝光时间。针对拍摄的图像的对应的采图区域内的位置和自动曝光时间的个数，本发明提出另一实施例，如图4所示。图像传感器分别在采图区域内的①、②、③、④、⑤位置拍摄图像。 自动曝光的过程为步骤SI.在初始曝光时间下，利用图像传感器拍摄采图区域①内任意位置的图像；步骤S2.利用高斯模型确定图像中阵列点中心，并得阵列点中心的信号值；步骤S3.利用计算机辅助设备分析图像，得图像的信号强度；步骤S4.根据期望图信号强度， 利用信号强度和曝光时间的线性关系，确定期望信号强度下的新曝光时间；步骤S5.在新曝光时间下，利用图像传感器拍摄采图区域①内与初始曝光时间下拍摄图像位置相同的位置的图像，重复步骤S2和S3 ;步骤S6.判断新曝光时间下拍摄的图像的信号强度与期望信号强度的一致性；不一致，则重复步骤S4、S5和S6 ;—致，则新曝光时间即为自动曝光时间， 得第一个自动曝光时间；在初始曝光时间下，利用图像传感器对拍摄采图区域②、③、④、⑤ 分别进行图像拍摄，重复步骤S2到S7，得第二到第五自动曝光时间；然后，利用信号强度与曝光时间的关系，筛选多个自动曝光时间，得最佳自动曝光时间。针对拍摄的图像的对应的采图区域内的位置和自动曝光时间的个数，本发明提出另一实施例，如图5所示。图像传感器分别在采图区域内的①、②、③、④、⑤、⑥、⑦、⑧、⑨ 内任意位置拍摄图像，进行自动曝光分析，得第一到第九个自动曝光时间，然后，再利用信号强度与曝光时间的关系，从九个自动曝光时间筛选最佳自动曝光时间，得最佳自动曝光时间。所示的信号强度与曝光时间的关系可采用信号强度与曝光时间的比值的中位置法或比值的平均值法来选择最佳曝光时间。本实施例中，可以对同一采图区域多次重复步骤SI到S7，得多个自动曝光时间， 也可对同一采图区域执行一次步骤SI到S7，得一个自动曝光时间。优选的，在同一采图区域重复步骤SI到S7—次，得一个自动曝光时间。也即b个米图区域得b个自动曝光时间。然后，在b个曝光时间中筛选出最佳的自动曝光时间。上述实施例中，对采图区域内的不同位置进行拍摄图像，避免同一位置拍摄图像造成荧光信号淬灭，导致拍摄的图像的信号强度较低，而得不到正确的自动曝光时间；同时，对不同位置进行拍摄图像，分析得多个自动曝光的时间，筛选出最佳的自动曝光时间， 该技术方案实现了综合整个采图区域的不同位置的图像的信号强度，充分考虑整个图像的信号强度，进而得出最佳自动曝光时间，使得所得最佳自动曝光时间更精确。基于图I所示的实施例，图6示出了本发明一实施例中基因测序图像的自动曝光的方法流程图。步骤一、在曝光时间下，利用图像传感器拍摄采图区域内的图像；步骤二、 利用高斯模型确定图像中阵列点中心，并得阵列点中心的信号值；步骤三、利用计算机辅助设备分析图像，得图像的信号强度；步骤四、根据期望图信号强度，利用信号强度和曝光时间的线性关系，确定期望信号强度下的新曝光时间；在新曝光时间下重复步骤一到步骤三， 然后，进入步骤五；步骤五、判断新曝光时间下拍摄的图像的信号强度与期望信号强度的一致性；不一致，则返回到步骤四；一致，则新曝光时间即为自动曝光时间，进入步骤六；步骤六、得自动曝光时间；而后返回到步骤一，重复前述步骤，得另一自动曝光时间；直到得到每个采图区域内的自动曝光时间后，进入步骤七；步骤七、利用信号强度与曝光时间的关系，筛选多个自动曝光时间，得最佳自动曝光时间。
本发明的技术方案对测序图像的不同区域分别进行自动曝光分析，得不同区域的自动曝光时间，筛选最佳曝光时间，得到的曝光时间更能代表整个区域内的曝光时间，从而使得整个测序图像的自动曝光比较准确，避免了测序图像中某些区域过曝而过亮，某些区域曝光不足而过暗。图7示出了本发明一实施例中测序图像中确定阵列点中心的方法流程图。所述方法包括步骤S21.建立高斯模型；所述高斯模型是根据高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型。本发明中的高斯模型的建立是根据测序图像中阵列点的分布来建立的，该阵列点为测序时点样的所形成的一个一个的点。经过图像传感器可以获得每个阵列点的信号强度、阵列点的大小、阵列点的形状等信息。根据测序图像的阵列点的形状和大小建立高斯模型。本实施例中阵列点为圆形， 大小为2 8个像素点，根据测序图像的阵列点，优选建立7*7的矩阵，得高斯模型。步骤S22.利用高斯模型与图像进行匹配，得图像与高斯模型的相似度；所述的匹配方法如下利用如下公式进行匹配
权利要求
1.一种基于测序图像的自动曝光的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤A.在曝光时间下，利用图像传感器拍摄采图区域内的图像；B.利用高斯模型确定图像中阵列点中心，并得阵列点中心的信号值；C.利用计算机辅助设备分析信号值，得图像的信号强度；D.根据期望图信号强度，利用信号强度和曝光时间的线性关系，确定期望信号强度下的新曝光时间；E.在新曝光时间下，重复步骤A、B和C后，进入步骤F；F.判断新曝光时间下拍摄的图像的信号强度与期望信号强度的一致性；不一致,则重复步骤D、E和F ;一致，则新曝光时间即为自动曝光时间。
2.根据权利要求I所述的基于测序图像的自动曝光的方法，其特征在于，所述步骤B包括以下步骤BI.建立高斯模型；B2.利用高斯模型与图像进行匹配，得图像与高斯模型的相似度；B3.利用相似度与阈值确定图像中阵列点中心。
3.根据权利要求2所述的基于测序图像的自动曝光的方法，其特征在于，所述步骤B3 中，相似度矩阵中最大的值高于阈值时，该最大值对应的点确定为图像中阵列点中心。
4.根据权利要求I所述的基因测序图像的自动曝光的方法，其特征在于，所述图像传感器包括放大装置，该放大装置的放大倍数为η，η为自然数，n ^ 20。
5.根据权利要求I所述的基于测序图像的自动曝光的方法，其特征在于，阵列点中心的信号值为该阵列点中心的灰度值。
6.根据权利要求I至5中任一项所述的基于测序图像的自动曝光的方法，其特征在于， 所述步骤C包括以下步骤Cl.对阵列点中心的信号值进行排序；C2.取阵列点中心的信号值大的前h个点，以其信号值的均值作为图像的信号强度。
7.根据权利要求I至5中任一项所述的基于测序图像的自动曝光的方法，其特征在于， 所述步骤C包括以下步骤Cl’ .对阵列点中心的信号值进行排序；C2’ .取排序后的中间的h个阵列点中心的信号值的均值作为图像的信号强度。
8.根据权利要求I至5中任一项所述的自动曝光方法，其特征在于，所述步骤F后还包括G.利用图像传感器多次在采图区域内不同位置拍摄图像重复步骤A到F，得多个自动曝光时间；H.利用信号强度与曝光时间的关系，筛选多个自动曝光时间，得最佳自动曝光时间。
9.根据权利要求8所述的基于测序图像的自动曝光的方法，其特征在于，所述的多个自动曝光时间的个数为At，At为自然数，3彡At彡9。
10.根据权利要求8所述的基于测序图像的自动曝光的方法，其特征在于，所述步骤 H中，利用信号强度与曝光时间的关系，采用中位值法或平均值法筛选，得最佳自动曝光时间。
全文摘要
本发明涉及图像处理领域，提供了一种基于测序图像的自动曝光的方法，包括以下步骤A.在曝光时间下，利用图像传感器拍摄采图区域内的图像；B.利用高斯模型确定图像中阵列点中心，并得阵列点中心的信号值；C.利用计算机辅助设备分析信号值，得图像的信号强度；D.根据期望图信号强度，利用信号强度和曝光时间的线性关系，确定期望信号强度下的新曝光时间；E.在新曝光时间下，重复步骤A至C后，进入步骤F；F.判断新曝光时间下拍摄的图像的信号强度与期望信号强度的一致性；不一致，则重复步骤D至F；一致，则新曝光时间为自动曝光时间。本发明根据期望信号强度反馈调节，实现准确自动曝光，保证图像传感器拍摄出准确的测序图像数据。
文档编号H04N5/235GK102595051SQ20121007116
公开日2012年7月18日 申请日期2012年3月16日 优先权日2012年3月16日
发明者盛司潼 申请人:盛司潼