Focus Stacking

对焦堆叠（Focus Stacking）过程中涉及的关键算法主要用于图像对齐、图像融合和图像锐化。以下是一些相关的算法和技术：

1. 图像对齐算法

在对焦堆叠过程中，图像对齐是确保每张照片的内容精确叠加的重要步骤。常用的图像对齐算法包括：

• 相位相关（Phase Correlation）：利用傅里叶变换计算图像之间的位移，适用于全局对齐。
• 特征点匹配（Feature Matching）：使用SIFT、SURF或ORB等算法检测和匹配图像中的特征点，通过这些特征点的匹配来计算图像之间的变换矩阵，从而实现对齐。

2. 图像融合算法

图像融合是将多张照片中最清晰的部分合成一张图像的关键步骤。常用的图像融合算法包括：

• 图像金字塔（Image Pyramid）：通过构建图像的多尺度金字塔，将不同尺度的图像融合，适用于处理不同大小的清晰区域。
• 权重映射（Weight Mapping）：为每张图像中的每个像素分配一个清晰度权重，通常使用拉普拉斯滤波器或梯度计算来确定像素的清晰度，然后根据权重进行融合。
• 多尺度融合（Multi-Scale Fusion）：结合图像金字塔和权重映射技术，在不同尺度上融合图像，得到最终清晰的图像。

3. 图像锐化算法

在融合后的图像中可能存在一些模糊区域，通过图像锐化算法可以增强图像的清晰度和细节。常用的图像锐化算法包括：

• 拉普拉斯锐化（Laplacian Sharpening）：使用拉普拉斯算子对图像进行锐化，增强边缘细节。
• 非锐化掩蔽（Unsharp Masking）：通过高斯模糊和原始图像的差值进行锐化，常用于细节增强。
• 高通滤波（High-Pass Filtering）：使用高通滤波器提取图像中的高频信息（即边缘和细节），并将其叠加到原始图像中。

使用专用软件的算法

对于更复杂的对焦堆叠任务，可以考虑使用专用软件如Helicon Focus或Zerene Stacker，这些软件内部实现了高级的对齐和融合算法，能够处理更加复杂和高精度的需求。

总结

对焦堆叠涉及多种算法和技术，从图像对齐到图像融合，再到图像锐化，每一步都有多种可选的方法和实现。现代图像处理库和专用软件提供了强大的工具，使得对焦堆叠技术在各种应用中变得更加可行和高效。

Related references：

• stackoverflow question
• Wikipedia article
• Simple Focus Stacking in Python
• FocusStackingDataset
• picolay