[發明專利]基于人工魚群算法的顯微鏡自動對焦窗口選擇方法

有效

• 申請號: 201810216051.6
• 申請日: 2018-03-15
• 公開（公告）號: CN108459406B
• 公開（公告）日: 2020-06-23
• 發明（設計）人: 江旻珊;閆瑾;張學典;閆璐
• 申請（專利權）人: 上海理工大學
• 主分類號: G02B21/24
• 分類號: G02B21/24;G06T7/00;G06T7/11;G06N3/00
• 代理公司: 上海申匯專利代理有限公司 31001
• 代理人: 吳寶根;徐穎

1.一種基于人工魚群算法的顯微鏡自動對焦窗口選擇方法，其特征在于，具體包括如下步驟：

1)將顯微鏡自動對焦的圖像信息映射到人工魚群算法中，定義人工魚群規模X＝{x₁，x₂，...，x_i，...x_n}，其中，X對應整幅圖像，x_i為欲求尋優個體的變量，對應于人工魚的位置，i＝1，…，n，n為人工魚總數；初始化工魚群算法參數：人工魚群規模X，每條人工魚x_i的初始位置，人工魚視野范圍Visual，人工魚可移動步長Step，擁擠度因子δ，人工魚搜索的最大嘗試次數Try_number，當前迭代次數k，最大迭代次數k_max；

2)計算每條人工魚的食物濃度或適應度函數并初始化公告板：將個體魚群的圖像轉換為二值圖像，根據二值圖像計算人工魚的對焦評價函數值Y＝f(x)，其值即為目前人工魚的食物濃度或適應度函數值；在算法中設立公告板，存儲最優解狀態；將上述所得的所有人工魚的食物濃度或適應度函數值進行比較，最高為最優值，對應的人工魚的位置為最優解并賦予公告板，完成初始化公告板；

3)引入動態權衡因子策略：對視野Visual和步長Step根據迭代次數實時調整，提高算法的前期搜索能力和后期收斂能力，調整如公式(1)和(2)所示：

Step＝Step-Step×α； (1)

Visual＝Visual-Visual×α； (2)

其中，α為動態權衡因子，

4)對每條人工魚通過覓食、聚群、追尾和隨機行為更新自己的位置，所有人工魚都更新后，則生成新魚群，完成一次迭代，選出更新后魚群的最優解個體，與公告板進行比較，若優于公告板則取代公告板原狀態，此時，公告板獲得目前能搜索到全局人工魚的食物濃度最高或適應度函數最大值；

5)二次初始化參數：每次迭代結束后，根據公告板中的當前最優解的位置，重置初始人工魚群算法的最佳參數：人工魚群規模X、對應的每條人工魚x_i的位置、最大迭代次數k_max；避開局部最優值；

6)檢查終止條件：如迭代次數k≥k_max，則算法迭代結束，輸出公告板中的最優解(x_best，y_best)，按照得到的最佳對焦位置選取窗口，完成自動對焦中窗口選擇部分，若不滿足終止條件，則將k+1賦值給k，并返回執行步驟3)。

2.根據權利要求1所述基于人工魚群算法的顯微鏡自動對焦窗口選擇方法，其特征在于，所述步驟4)中對每條人工魚通過覓食、聚群、追尾和隨機行為更新自己的位置具體方法如下：

覓食行為：設x_i為人工魚個體當前狀態，對應的對焦評價函數值為y_i；在其視野范圍內隨機選擇一種狀態x_j，其對應的對焦評價函數值為y_j，

x_j＝x_i+Visual*rand()

如果y_j＞y_i，則按照該方向作如下運動：

其中為目前人工魚位置，為執行魚群活動后的位置，x_best為是當前整個情況下最佳魚的位置，即公告板存儲的位置信息，

否則重新選擇隨機狀態x_j，繼續對焦評價函數值判斷，若反復幾次，嘗試次數超出最大嘗試次數Try_number，則執行隨機行為；

聚群行為：設x_i為人工魚個體當前狀態，x_c為當前鄰域的同伴中心位置，n_f為同伴數，d_ij＜Visual，d_ij＝||x_i-x_j||，人工魚x_i和x_j之間的距離，n為人工魚總數；如果對應對焦評價函數值y_c＞y_i，且表示同伴中心有較高的食物濃度或較高的適應度函數值，且不是很擁擠，則向同伴中心作如下運動，

否則，執行捕食行為；

追尾行為：設x_i為人工魚個體當前狀態，x_j為當前領域內所有人工魚中對焦評價函數值最大的個體狀態，如果y_j＞y_i，且表示同伴x_j具有較高的食物濃度或較高的適應度函數值，且周圍環境不是很擁擠，則向同伴x_j作如下運動，

否則，執行捕食行為；

隨機行為：在視野中隨機選擇一個狀態，然后向這個狀態移動。