本论文对病理显微镜自动对焦与全局精准成像过程进行了算法研究,配合高速相机,对焦电机和微动平台等硬件赋能传统病理显微镜。在显微镜全切片扫描诊断过程中实现全局目标检测,切片扫描规划,自动对焦,离焦图像复原,自动拼接全局成像等全自动化处理。解决传统病理显微镜视野局限,人工对焦操作效率低,精度低,图像采集质量差,容错率低等问题。本论文针对病理显微镜进行全自动病理切片扫描的核心步骤,综合运用机械电子学,计算机视觉,软件工程等学科相关知识,进行算法研究与系统设计。采用单目相机实现全局检测,设计基于机器视觉的目标检测算法,实现扫描切片与光源的定位以及扫描全局规划;创新基于卷积神经网络的显微图像清晰度评价算法并采用分类算法实现离焦量估计,驱动对焦电机实现切片扫描中精准自动对焦;机构上配合XY微动平台重新设计Z轴自动对焦平台,并进行硬件电路设计;基于生成对抗神经网络创新跨模态图像映射算法,应用于离焦显微图像恢复;针对显微图像采集与拼接的特点,设计幕布式自适应大规模快速拼接算法,提高大规模图像拼接准确率与效率;最终联动硬件平台与控制算法设计上位机人机交互软件,实现基于显微镜的全切片扫描,自动对焦,精准成像一体化功能。本论文重点研究了显微镜扫描,对焦,全局成像全自动化过程的核心算法的设计。通过定性与定量实验对自动对焦的准确性与效率,图像拼接的效率和离焦图像恢复的质量进行效果验证。并对关键算法进行深入挖掘与迁移应用。提出的算法在精准诊断领域有很大应用价值。