論文の概要: Addressing the Depth-of-Field Constraint: A New Paradigm for High Resolution Multi-Focus Image Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.19581v1
• Date: Wed, 22 Oct 2025 13:32:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:15.831009
• Title: Addressing the Depth-of-Field Constraint: A New Paradigm for High Resolution Multi-Focus Image Fusion
• Title（参考訳）: 高分解能多焦点画像融合のための新しいパラダイム
• Authors: Luca Piano, Peng Huanwen, Radu Ciprian Bilcu,
• Abstract要約: マルチフォーカス画像融合(MFIF)は、光学レンズの奥行き制限(DOF)に対処する。 本稿では,高忠実かつ効率的な画像再構成のための蒸留変分オートエンコーダを用いた新しいMFIF手法VAEEDOFを提案する。 提案手法は, シームレスなアーティファクトフリーの融合画像を生成し, 合成シナリオと実世界のシナリオのギャップを埋める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.001780301402233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-focus image fusion (MFIF) addresses the depth-of-field (DOF) limitations of optical lenses, where only objects within a specific range appear sharp. Although traditional and deep learning methods have advanced the field, challenges persist, including limited training data, domain gaps from synthetic datasets, and difficulties with regions lacking information. We propose VAEEDOF, a novel MFIF method that uses a distilled variational autoencoder for high-fidelity, efficient image reconstruction. Our fusion module processes up to seven images simultaneously, enabling robust fusion across diverse focus points. To address data scarcity, we introduce MattingMFIF, a new syntetic 4K dataset, simulating realistic DOF effects from real photographs. Our method achieves state-of-the-art results, generating seamless artifact-free fused images and bridging the gap between synthetic and real-world scenarios, offering a significant step forward in addressing complex MFIF challenges. The code, and weights are available here:
• Abstract（参考訳）: MFIF(Multi-focus Image fusion)は、特定の範囲内の物体だけが鋭く見える光学レンズの奥行き(DOF)制限に対処する。 従来型およびディープラーニングの手法はこの分野を前進させたが、限られたトレーニングデータ、合成データセットからのドメインギャップ、情報の欠如した領域の難しさなど、課題は続いている。 本稿では,高忠実かつ効率的な画像再構成のための蒸留変分オートエンコーダを用いた新しいMFIF手法VAEEDOFを提案する。 私たちの融合モジュールは7つのイメージを同時に処理し、多様なフォーカスポイントにわたる堅牢な融合を可能にします。 データ不足に対処するために、実際の写真から現実的なDOF効果をシミュレートする新しい4KデータセットであるMattingMFIFを紹介する。 提案手法は, シームレスなアーティファクトフリーの融合画像を生成し, 合成シナリオと実世界のシナリオのギャップを埋めることにより, 複雑なMFIF課題に対処する上で重要な一歩となる。 コードとウェイトはここにある。

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