题目：显微镜轴向观察和测量能力扩展技术研究

传统视频显微镜的景深很短，在几微米至几十微米之间不等，只能在固定的工作距离和很小的景深范围内成像，从而导致其光轴方向上成像范围很小，严重限制了其轴向的观察和测量能力。传统视频显微镜轴向能力扩展系统通常利用自动调焦改变轴向工作点，不能实现一次性大范围深度内观察，或者通过缩小孔径来提高景深，但却同时降低了分辨率和信噪比，并且轴向能力扩展十分有限。

本论文研究了一种新型的基于可变焦液体透镜的显微镜轴向能力扩展技术，该技术通过传统显微镜光路中添加一个可用电压控制屈光度变化的液体透镜并结合相应的计算成像技术来实现。

首先为了获得相对稳定的放大率，对插入液体透镜的显微镜光学系统进行了优化设计，通过对液体透镜变焦时对光学系统的对焦距离和放大率的分析，确定了将液体透镜固定在显微镜物镜后端面处的安装策略，并且对该光学系统的对焦距离和放大率随液体透镜的变化曲线进行了标定，从而为后续的轴向工作点控制和深度恢复提供量化依据。

为了解决显微镜轴向工作点固定的局限性问题，本论文设计了基于液体透镜的显微镜自动调焦技术，比较了多种聚焦评价函数的性能，并选用了最合适的Tenengrad函数来做为聚焦评价函数，采用鲁棒性较好的改进爬山法和函数拟合法相结合的方法作为焦点搜索算法。

针对显微镜景深较短的问题，分别采用体积空间采样方法、深度图像序列融合、以及DFF三维重建的方法进行了景深扩展，体积空间采样方法通过在相机一个曝光时间内利用液体透镜变焦能力对物体进行深度扫描，使得显微镜光学系统的点扩散函数（PSF， Point Spread Function）在该深度范围内随深度或者离焦量不敏感，使得原清晰图像获取可以由当前图像和该点扩散函数进行反卷积得到。本文对多种图像复原算法进行了实验，并比较其复原效果，最终选用了约束最小二乘法算法作为图像复原算法；利用拉普拉斯金字塔融合的方法对深度序列图像进行融合，重建出超景深图像；利用Depth-from-focus算法以及OpenGL三维渲染进行了三维重建及显示。

文章给出了系统解决方案的硬件和软件解决方案，并对轴向能力扩展技术的三种方法自动调焦、景深扩展、三维重建进行了理论论证及实验，实验结果证明该基于液体透镜的轴向能力扩展显微镜系统可在8mm范围内灵活控制成像距离，且通过标定的放大率曲线可精确对每个深度上的样品进行测量，并且显微镜可在每个聚焦深度附近进行超景深观察和三维观察，测得显微镜的景深从10μm提升至290μm，提高了29倍，充分验证了文章的理论分析及功能设计。