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申请/专利权人：武汉兰丁智能医学股份有限公司
摘要：本发明提供一种图形聚焦评估方法，利用Sobel边缘检测算法对相机拍摄的一组图片进行梯度计算，选取其中梯度最高的一张图片喂入深度学习AI算法中，通过AI判断此张图片是否清晰，当AI认为清晰时，此图片所在位置即为焦平面位置；当AI认为模糊时，将相机拍摄的一组图片全部喂入深度学习AI算法中，AI找出这组图片中最清晰的图片，此图片所在位置即为焦平面位置；若AI认为此组图片清晰，但清晰图片为杂质图片时，则调动相机继续向下拍摄一组图片并重复以上过程直到相机设定极限位置；若AI认为此组图片全模糊时，则换下一个聚焦点重复以上过程。此算法通过结合传统算法和深度学习AI算法，实现显微镜聚焦，对显微图像进行高效分析，自动精确定最佳聚焦点。
主权项：1.一种图形聚焦评估方法，其特征是：该方法包括：S1、机捕捉一组连续的图片，这些图片覆盖了从模糊到清晰的不同焦平面；S2、运用Sobel算法对这组图片进行处理，计算每张图片的梯度值，以此衡量图像的清晰度，梯度值最高的图片被认为是初步最清晰的候选；S3、将Sobel算法选出的图片或整组图片输入到深度学习模型CoAtNet中，结合卷积神经网络和Transformer架构，处理局部特征和全局上下文信息，从而判断图片是否清晰、模糊或含有杂质；判断图片步骤为：若AI判定图片清晰，那么该图片的拍摄位置即为焦平面；若判定图片模糊，AI会从整组图片中挑选出最清晰的一张，其位置视为焦平面；若发现清晰图片实为杂质图片，相机将继续拍摄下一组图片并重复上述流程，直至达到预设的极限位置；若所有图片均被判断为模糊，算法则会调整聚焦点并重新开始整个过程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉兰丁智能医学股份有限公司 图形聚焦评估方法
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