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因對焦尋形演算法則主要是根據像素灰階值變化劇烈的程度,進而得到在焦平面的訊號;
但若對焦尋形演算法則結合最小相鄰反捲積演算法則,除了會根據像素灰階值變化劇烈的程度外,
還會依據上下最近兩層影像的資訊,推測出更精確的焦平面區(qū)域,重建出較佳的三
維表面結果,
分別以對焦尋形原理及對焦尋形原理結合最小相鄰反捲積兩種演算法則,
并搭配待測物在 z 軸方向的掃描,達到待測物三維表面重建的目的
A 為電腦、B 為彩色 CCD 攝影機、C 為光學
顯微鏡、D 為光源機、E
和 F 為步進馬達的控制單元。其優(yōu)點為所提出的新聚焦度量值法比傳
統(tǒng)的聚焦度量法(拉普拉斯(Laplacian)、tenengrad、變異數(variance))
佳,結果如表 1.1 所示,從表中圈選的區(qū)域我們可以觀察出 F. S. Helmli
等人所提出的聚焦度量方法比傳統(tǒng)的方法佳;其缺點為只能量測表面
資訊較充足的待測物,對于表面資訊不充足的重建結果較差
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