【免费试用】Cellaview赛乐微自动对焦让细胞成像更清晰！力显智能INVIEW

在光学显微成像系统中，对焦就是调节仪器镜头组和探测器之间的位置从而在图像探测器上显现最清晰的图像。对焦技术的早期，人们一般手动调节焦距，并依靠肉眼和感觉来判定图片成像的清晰度，花费的时间长且由于主观感受的原因存在着较大误差。

随着数字化的发展和光学、电子、机械等相关领域技术的突破，自动对焦技术应运而生。自动对焦移除了人为主观因素的影响，自动便捷且精准快速，目前已成为各类成像系统的关键技术之一，在生物医药研究、医学病理诊断等领域都有着广泛应用。

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自动对焦原理

焦点平面的成像结果由像距和物距共同决定，可通过两种方式使焦点平面获取到被摄物体清晰的像：

像距不变，改变物距，将被摄物体移动到合适的位置；

物距不变，改变像距，将焦点平面移动到合适的位置。

图1、镜头简化成像示意图

一般而言，在光学显微成像设备内部，相机的像距是固定不可变的，被观测物体的位置相对于设备是固定的，因此只能通过改变物距的方式来使相机焦点平面获取到清晰的像。显微成像设备中的程序控制物距调整的同时拍摄递减物距图像，然后通过图像清晰度评价函数计算清晰度值，最后将相机移动到清晰度值最高的图像的位置，这样就完成了一次自动对焦。

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图像清晰度评价函数

自动对焦的原理不是难点，难点在于图像的清晰度评价函数。图像清晰度评价函数是用来指导调焦机构找到正焦位置的。一个好的清晰度评价函数应该具备以下特征：

单峰性：在同一次对焦过程中，清晰度评价函数具有唯一的最大值，且清晰度评价函数最大值之前成单调上升趋势，最大值之后成单调下降趋势；

灵敏度：在正焦位置附近，图像只有微小的差别，清晰度评价函数需能够在正焦位置附近具有较高的灵敏度；

鲁棒性：被观测的目标种类繁多，成像环境有较高的随机性，如目标细节丰富度、光照强度、随机噪声等都会对清晰度评价有一定的影响。清晰度评价函数应不受目标类别以及环境的影响。

 图2-A（左） 图2-B（右）

以图2为例，对焦图像比非对焦图像包含更多的信息和细节，例如边缘特征。图像的边缘特征也常用来作为图像清晰度评价的依据，越清晰的图像其边缘特征越明显（图2-A），越模糊的图像几乎没有边缘特征（图2-B）。

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Cellaview赛乐微的自动对焦效果

自动对焦原理不难理解，但是要真正做到迅速且精确的自动对焦，还需要进行相当深入的研究。Cellaview赛乐微依托复旦大学、香港科技大学等高校的技术支持，对显微成像的自动对焦技术进行了深入研究，尤其在图像清晰度评价函数这方面做了进一步优化，使得细胞成像清晰度大大提升。

以图2为例，使用Cellaview的图像清晰度评价函数对图像进行评价，得到的清晰度-物距编号折线图如图3所示，可见清晰度评价函数具有唯一的最大值，满足单峰性要求。

图3

列4张图片是通过Cellaview赛乐微拍摄细胞样本所采集到的，其中图4-A离正焦位置较远，图4-B和图4-D在正焦位置前后附近，图4-C为正焦位置。

图4-A

图4-B

图4-C

图4-D

使用Cellaview赛乐微清晰度评价函数对这一组图像进行评价的结果如下图所示，计算出的清晰度值最高的为图5-C，与前文中的正焦图4-C对应。可见清晰度评价函数满足灵敏度高，鲁棒性强这两个要求。

图5-A

图5-B

图5-C

图5-D

基于这样自动便捷精准快速的自动对焦技术，Cellaview赛乐微完美适用于细胞划痕、汇合度识别、类器官培养监测、肿瘤球增殖监测、胚胎干细胞生长监测等大多数细胞生长研究，为细胞质量控制和监控提供了极大帮助。

正在头疼细胞实验的各位朋友，您的实验室难道不正是需要这样一个好帮手、好助手么？心动不如行动，Cellaview赛乐微的试用活动正在持续进行中，赶快参与问卷，申请试用吧！

参考文献：

1. D·赫恩, M.P.巴克, W.R.卡里瑟斯. 计算机图形学（第四版）[M]. 北京:电子工业出版社, 2014.

2.拉斐尔·C·冈萨雷斯, 查理德·E·伍兹. 数字图像处理（第三版）[M]. 北京:电子工业出版社, 2017.