史艳琼，查昭，张文亮，戴尔愉，陈中

（安徽建筑大学机械与电气工程学院，安徽 合肥 230601）

0 引言

聚焦形貌恢复（SFF）［1］技术是一种利用二维图像信息恢复物体三维形貌的方法，其对采集到的离焦序列图像使用聚焦评价函数获得象征聚焦程度的聚焦评价值，通过搜索使窗口聚焦评价函数值最大的图像位置来估计景物的深度信息，以此实现三维形貌恢复。SFF 技术原理简单、设备成本低、体积小，且具有较高的重建精度，因此，在显微三维成像［2］、光学三维测量［3］等领域有着广泛的应用。

在离焦序列图像的采集过程中，由于环境的影响和相机本身的限制，采集到的图像会不可避免地带有噪声信息，这使得聚焦评价结果不准确，最终导致重建精度降低。现有研究主要从高性能聚焦评价函数设计［4-6］和深度图优化［7-9］两方面入手提高SFF 精度。在高性能聚焦评价函数设计方面：文献［10］提出一种自适应窗口大小选择算法和自适应加权改进拉普拉斯算子；文献［11］提出名为环形差分滤波器的新型聚焦评价函数；文献［12］提出基于颜色空间的聚焦评价方法，根据彩色图像中心像素与邻域像素色彩的差异测量聚焦程度。在深度图优化方面：文献［13］提出一种可靠性测量方法，用于评估SFF 技术中获取的深度图质量，探测并移除深度图中低准确度区域，减少噪声对重建质量的干扰；文献［14］提出对聚焦评价序列正则化处理，并使用图像序列作为结构先验约束正则化的方法；文献［15］基于图像灰度曲线与聚焦评价值之间的相关性对深度信息进行引导滤波，提高深度图质量。……