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基于散焦图像的深度估计的研究的中期报告
本研究旨在探讨基于散焦图像的深度估计方法。散焦图像是一种由一组多个焦平面的图像组成的图像序列，每个图像只有一部分区域是清晰的，其他区域是模糊的。利用这种特殊的图像信息，可以通过计算图像失焦度来推断出场景中不同区域的深度信息。
目前，已经有许多相关的研究，其中大多数方法都是基于深度学习的。一些最近的研究表明，基于卷积神经网络的方法可以在这个问题上取得很好的表现。本研究也采用了卷积神经网络，但是考虑到散焦图像的特殊性质，我们提出了一种新的网络结构来处理这种图像。
具体的网络结构包括两个主要的部分：一个特征提取网络和一个深度预测网络。特征提取网络采用了多层的卷积和池化操作，可以从散焦图像中提取丰富的特征。深度预测网络则将这些特征通过几个全连接层进行处理，并输出每个像素的深度值。
目前，本研究已经完成了网络的设计和实现，并使用了一些公开的散焦图像数据集进行了实验。实验结果表明，我们的方法在深度估计准确度上比现有的方法要好一些。不过，还有一些问题需要进一步解决，例如如何处理光线条件不同的问题以及如何提高模型的鲁棒性等。接下来，我们的研究将继续针对这些问题进行深入探讨。