Resumen

Al realizar el procesamiento digital de imágenes, la tecnología más crítica que afecta a su efecto de uso es la tecnología de autoenfoque. Con el avance de la ciencia y el desarrollo de la tecnología informática, la tecnología de autoenfoque se utiliza cada vez más en diversos campos. La tecnología de autoenfoque es una tecnología clave en los sistemas de visión robótica y vídeo digital. Para que la tecnología de procesamiento digital de imágenes pueda servir mejor a los seres humanos, es necesario seguir mejorando el algoritmo de la función de evaluación del enfoque. Este artículo se centra en el principio de imágenes desenfocadas, utilizando diferentes funciones de evaluación para analizar y procesar las imágenes experimentales para observar los cambios en la claridad de la imagen. Mediante la introducción y el análisis de la función de evaluación existente, se puede saber que la función de evaluación del enfoque afectará directamente a la calidad del procesamiento de imágenes digitales. Por lo tanto, es mejor elegir unimodalidad, imparcialidad, baja sensibilidad al ruido, amplia cobertura y una pequeña cantidad de cálculo. Para la función de evaluación, la función de gradiente laplaciano es una opción ideal. Sin embargo, debido a que la tecnología actual de procesamiento digital de imágenes no es lo suficientemente perfecta, la función de enfoque sigue siendo propensa a problemas multiextremos cuando la imagen está muy desenfocada y faltan los componentes de alta frecuencia de la imagen; también es necesario mejorar el equilibrio entre la velocidad de procesamiento de imágenes y la precisión del enfoque. Por lo tanto, en este artículo se estudia el algoritmo de autocontrol del enfoque del microscopio basado en el procesamiento digital de imágenes, se analiza el principio del procesamiento visual de imágenes y se introducen algunas mejoras en el algoritmo de enfoque del microscopio. A través de experimentos, se observa que los datos en tiempo real de la función de Laplace original en el objetivo con bordes obvios es de 76,9, y llega a 77,6 después de la mejora. El algoritmo mejorado puede mantener mejor el estado de pico único durante el proceso de enfoque, lo que mejora la eficacia del procesamiento de imágenes al tiempo que garantiza la precisión de la medición.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:procesamiento digital de imágenes, tecnología de autoenfoque, función de evaluación, algoritmo de autocontrol del enfoque del microscopio, tecnología actual de procesamiento digital de imágenes, algoritmo de función de evaluación del enfoque, función de gradiente laplaciano, diferentes funciones de evaluación, sistemas de vídeo digital, función de evaluación del enfoque
• Keywords:digital image processing, autofocus technology, evaluation function, autocontrol microscope focus algorithm, current digital image processing technology, focus evaluation function algorithm, laplacian gradient function, different evaluation functions, digital video systems, focus evaluation function