44、自动化显微镜的超快速焦点检测技术解析

自动化显微镜的超快速焦点检测技术解析

1. 多尺度组织学特征检测原理

在显微镜图像的处理中，我们提出将多尺度组织学特征检测作为判据函数。其依据在于，多尺度下检测到的特征绝对数量与景深（DOF）呈正相关。对于我们的具体应用场景，这意味着要检测从细胞壁到整个细胞器等一系列组织学结构。关键在于，能够在不同特征尺度上解析结构与高清晰度图像密切相关。

为了验证这一假设，我们针对一系列已知焦深的切片，比较了检测到的组织学特征数量与离焦绝对偏差（|f - f ′|，其中 f ′ 是正确的焦深）的关系。结果发现，二者呈现出强烈的对数线性关系，拟合得到的直线 r = -0.9754，证实了检测到的组织学特征数量是景深的良好替代指标。并且，这种对数线性关系对应着检测到的组织学特征数量大致呈二次方减少，这是合理的，因为直观上二维图像景深提高两倍，在两个空间维度上的检测都会改善，从而使检测到的组织学特征数量增加四倍。

2. 系统设计与实现

我们的目标是实现扫描电子显微镜（SEM）图像的近实时质量控制，以便在数据采集过程中进行错误检测和纠正，因此需要低延迟的多尺度组织学特征检测。系统借助 GPU 快速对图像进行聚焦程度分类，具体操作步骤如下：
1. 启发式假设 ：假设在每个对应特征的像素邻域中，在某个尺度 t 存在唯一的最大响应，该响应对应高斯滤波器 G 的方差最接近特征尺度的尺度。
2. 搜索极值 ：在空间维度 x、y 搜索局部最大值，在尺度维度搜索全局最大值，公式为：
- (C := {\left(\hat{x} j, \hat{y}_j,\hat{i}_j\ri