Focus Stacking Algorithm

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。