The Sony Focus Stacking ProcessDue

The Sony Focus Stacking ProcessDue to limitations present in some Sony cameras, direct control of the focus motor position is not possible on older cameras; on newer cameras, Arsenal leverages Sony’s capabilities. For those older cameras, Arsenal has developed an automated method to compensate. The process involves 3 primary steps:Automatic scene reconstructionScene depth mappingFocus stack point selectionAutomatic scene reconstructionScene reconstruction involves dividing the scene into similar levels of focus, and then compiling a series of photos based on the scene at each focus point. From here, the images are ordered by comparing the most in-focus regions of each and clustering them together. The user-inputted first and last points of the focus stack serve as anchors to ensure ordering happens in a linear fashion. After this process, Arsenal now has an ordered set of scene images starting with the closest point and going to the farthest.Scene depth mappingScene depth mapping occurs by comparing in-focus regions between the ordered pictures from step one. If the best focus position occurs early in the order, it is considered closer to the camera. This process is applied through the entire ordered set, and a rough depth map is constructed. A smoothing function is then applied to remove noise caused by low-information pixels.Focus stack point selectionFinally, using the depth map, approximate depths are applied to the user-inputted near and far focus stack points. The difference of distance between these two points is evenly divided into the number of focus stack photos that are requested by the user. For each division in the distance, a focus point is selected at that distance and an image captured. In order to ensure there is enough scene information for the camera’s built-in autofocus, a gravity algorithm is applied that pulls each step of the focus stack towards high-information areas detected in the first step.

結果 (繁體中文) 1:

索尼焦點堆疊過程

由於存在於一些索尼攝像機的局限性，聚焦馬達位置的直接控制是不可能在較舊的攝像機; 在較新的相機，阿森納利用索尼的能力。對於那些較老的相機，阿森納已經開發出一種自動化的方法來彌補。該過程涉及3個主要步驟：

自動場景重建
場景深度映射
焦點堆棧點選擇
自動場景重建
現場重建涉及將現場為重點的類似的水平，然後編譯基於每個焦點場景的一系列照片。從這裡，圖像通過比較每個最準確對焦區域和集群他們一起訂購。焦點堆棧的用戶輸入的第一點和最後一點作為錨，以確保排序以線性方式發生。在這個過程之後，阿森納現在有一組有序的從最近的開始點和去到最遠的場景圖像。

場景的深度映射
場景深度映射由排列的圖像之間對焦區域從步驟一個比較發生。如果順序發生早最佳聚焦位置，它被認為是更接近相機。這個過程是通過在整個有序集合施加，和一個粗略的深度圖被構建。然後，平滑函數被施加到去除噪聲通過低信息的像素引起的。

焦點堆棧點選擇
最後，使用深度圖，近似深度被施加到用戶輸入的遠近焦點堆棧點。這兩點之間的距離的差被均勻地分成由用戶所請求的焦點堆棧的照片數目。對於在距離每個部門，聚焦點是在該距離選擇的圖像捕獲。為了保證有足夠的場景信息的相機的內置自動對焦，重力算法被應用於該拉在第一步驟中檢測到的向高信息區域的焦點堆棧的每一個步驟。

結果 (繁體中文) 2:

索尼焦點堆疊流程

由於某些索尼攝像機存在限制，舊相機無法直接控制對焦電機位置;在較新的相機上，阿森納利用了索尼的能力。對於那些老相機，阿森納已經開發出一種自動的補償方法。該過程包括 3 個主要步驟：

自動場景重建
場景深度映射
焦點堆疊點選擇
自動場景重建
場景重建包括將場景劃分為類似的焦點級別，然後根據每個焦點的場景編譯一系列照片。在此處，通過比較每個區域中焦點最多的區域並將它們聚在一起來對圖像進行排序。焦點堆疊的第一個和最後一個點作為錨點，以確保以線性方式進行排序。經過這個過程，阿森納現在有一組有序的場景圖像，從最近的點開始，到最遠。

場景深度映射
場景深度映射是通過比較步驟 1 中有序圖片之間的焦點區域進行。如果最佳對焦位置在順序的早期出現，則認為它更接近攝像機。此過程將應用於整個有序集，並構造粗糙深度圖。然後應用平滑函數來消除低資訊圖元引起的雜訊。

焦點堆疊點選擇
最後，使用深度圖，將近似深度應用於使用者輸入的近焦點和遠焦點堆疊點。這兩個點之間的距離差平均分為使用者請求的焦點堆疊照片數。對於距離中的每個分割，將選擇該距離上的對焦點並捕獲圖像。為了確保有足夠的場景資訊用於攝像機的內置自動對焦，應用了重力演算法，將焦點堆疊的每個步驟拉向第一步檢測到的高資訊區域。

結果 (繁體中文) 3:

索尼焦點堆疊過程
由於某些索尼相機的局限性，在舊相機上無法直接控制對焦電機的位置；在新相機上，阿森納利用了索尼的能力。對於那些老相機，阿森納開發了一種自動補償方法。該過程包括三個主要步驟：
自動場景重建
場景深度映射
焦點堆棧點選擇
自動場景重建
場景重建包括將場景劃分為相似的焦點級別，然後根據每個焦點處的場景編譯一系列照片。從這裡開始，通過比較每個影像的焦點區域並將它們聚集在一起，對影像進行排序。用戶輸入的焦點堆棧的第一個和最後一個點用作錨定點，以確保以線性管道進行排序。在這個過程之後，阿森納現在有一組有序的場景影像，從最近的點開始，一直到最遠的點。
場景深度映射
場景深度映射是通過比較步驟1中的有序圖片之間的焦點區域來實現的。如果最佳聚焦位置出現在順序的早期，則認為它更靠近相機。將此過程應用於整個有序集，並構造一個粗糙的深度圖。然後應用平滑函數來去除由低資訊點數引起的雜訊。
焦點堆棧點選擇
最後，利用深度圖，將近似深度應用到用戶輸入的近焦和遠焦疊加點上。這兩個點之間的距離差平均分為用戶請求的焦距疊加照片的數量。對於距離中的每個分區，在該距離處選擇一個焦點並拍攝影像。為了確保有足够的場景資訊用於相機內寘的自動對焦，應用了重力算灋，將對焦堆棧的每個步驟拉向第一步中檢測到的高資訊區域。