深度感知是计算机视觉领域中的重要课题，特别是在3D重建、增强现实、机器人导航等领域有着广泛的应用。\"Depth-From-Focus\"是一种通过分析不同聚焦状态的图像来推断场景深度的技术。这种技术利用了光学成像原理，即物体在不同距离上会呈现出不同的清晰度，也就是我们通常所说的焦点。接下来，我们将深入探讨这一方法及其在MATLAB环境中的实现。理解深度从焦点的基本原理。当相机的焦距改变时，图像中只有一个特定的距离（焦平面）会呈现最清晰的状态，其他距离的物体则会变得模糊。通过对比一系列不同焦点的图像，我们可以找出哪个像素在哪个焦平面上，从而推算出该像素对应的深度信息。在MATLAB中实现Depth-From-Focus通常包括以下步骤：1. 图像获取：使用相机捕捉一系列具有不同焦点设置的图像。这可以通过手动调整相机的对焦环或者使用自动对焦机制实现。2. 图像预处理：对每张图像进行去噪、灰度化等预处理，以减少后续处理中的干扰因素。3. 焦点度量：计算每张图像的焦点度量，通常使用梯度或互相关等方法评估图像的清晰度。高清晰度区域的焦点度量值会更高。4. 深度映射：建立焦点度量与深度的关系模型。这可能涉及曲线拟合或使用特定的光学模型。通过对图像序列中每个像素的焦点度量进行比较，可以确定像素的深度值。5. 深度图生成：根据深度映射结果，为每个像素分配一个深度值，形成深度图。深度图显示了场景中每个点相对于相机的距离。6. 全焦图像重建：有了深度信息，可以使用反向投影或基于深度的融合算法，将所有图像的信息整合，生成一张全局清晰的全焦图像。