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龙图腾网获悉山西大学申请的专利一种基于全聚焦图像代价聚合的深度信息估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115393412B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210748000.4，技术领域涉及：G06T7/571；该发明授权一种基于全聚焦图像代价聚合的深度信息估计方法是由闫涛;尚起慧;吴鹏设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全聚焦图像代价聚合的深度信息估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全聚焦图像代价聚合的深度信息估计方法。包括以下步骤：首先，采集待估计场景不同焦距的图像序列并创建碟式聚焦度量函数；然后，将图像序列与碟式聚焦度量函数进行卷积操作得到图像序列的聚焦水平后，再根据图像序列聚焦水平求解引导图像；其次，根据引导图像与聚焦水平得到代价聚合后图像序列的聚焦水平；最后将代价聚合后的聚焦水平映射为深度结果与全聚焦图像，经过引导滤波得到场景最终的深度估计结果。本发明的方法能够有效提升消费类电子设备中场景深度估计的精度。

本发明授权一种基于全聚焦图像代价聚合的深度信息估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全聚焦图像代价聚合的深度信息估计方法，包括以下步骤： 步骤1，调节手机相机的焦距，采集待估计场景不同焦距的图像序列其中p表示图像数，且其取值范围为1≤p≤P，P为图像总数，i表示图像序列的坐标位置其范围为1≤i≤M×M，M为图像序列中单幅图像的宽和高； 步骤2，根据式1创建碟式聚焦度量函数FMD，其中，x,y为图像中像素位置，R1,R2,R3为FMD的三个半径参数，π为圆周率； 步骤3，将步骤1中的图像序列与步骤2中的碟式聚焦度量函数FMD根据式2进行卷积操作得图像序列的聚焦水平 其中*表示卷积操作符，Cpi表示第p幅图像中位置i的聚焦水平； 步骤4，将步骤3得到的图像序列的聚焦水平Cpi,1≤i≤M×M根据式3得到初始深度结果DIniti,1≤i≤M×M； 其中表示求解图像序列聚焦水平下标p的函数，然后将初始深度结果DIniti,1≤i≤M×M按照式4映射为引导图像IGuid； 步骤5，将步骤3中得到的图像序列聚焦水平Cpi,1≤i≤M×M与步骤4得到的引导图像IGuid根据式5得到代价聚合后的聚焦水平C′pi,1≤i≤M×M； 其中Wx,yIGuid为引导图像IGuid在像素x,y位置的权重，μk和σk分别表示以像素k为中心，窗口为ωk的均值和方差，|ω|是窗口ωk的像素个数，ε是平滑因子； 步骤6，将步骤5得到的代价聚合后的聚焦水平C′pi根据式6得到代价聚合后的深度结果D′i,1≤i≤M×M； 步骤7，根据步骤6得到的代价聚合后的深度结果D′i,1≤i≤M×M按照公式7得到全聚焦图像AIFi,1≤i≤M×M； AIFi＝ID′ii,1≤i≤M×M7 步骤8，根据步骤6得到的代价聚合后的深度结果D′i,1≤i≤M×M与步骤7得到的全聚焦图像AIFi,1≤i≤M×M根据式8得到最终的深度估计结果Di,1≤i≤M×M； Di＝GFD′i，AIFi,1≤i≤M×M8 其中GF·表示引导滤波函数。

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