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摘要：本申请公开了一种基于改进聚焦清晰度算法的单目图像三维重建方法及装置，该方法包括：灰度化单目序列图像得到灰度序列图像，以构成灰度图像序列集；确定灰度序列图像的关键特征的特征权重值，并基于各关键特征的特征权重值确定灰度序列图像的关键聚焦清晰度；根据关键聚焦清晰度确定目标像素点的组合形成深度图，并对其进行滤波处理；将滤波处理后的深度图与其对应的单目序列图像融合得到合成图像，并对合成图像进行插值，以构建三维模型。解决了现有技术在多焦点图像融合过程中难以准确识别并提取源图像中的聚焦区域的问题，实现了通过多个关键特征来综合评估图像的聚焦清晰度，提高图像清晰度评估的准确性和鲁棒性，最终提高三维建模的质量。

主权项：1.一种基于改进聚焦清晰度算法的单目图像三维重建方法，其特征在于，包括：灰度化单目序列图像得到灰度序列图像，以构成灰度图像序列集；确定所述灰度序列图像的关键特征的特征权重值，并基于各所述关键特征的所述特征权重值确定所述灰度序列图像的关键聚焦清晰度；其中，所述关键特征包括图像灰度差、图像梯度差和图像熵；根据所述关键聚焦清晰度确定目标像素点的组合形成深度图，并对其进行滤波处理；其中，所述根据所述关键聚焦清晰度确定目标像素点的组合形成深度图，包括：迭代执行映射步骤直至遍历所述灰度图像序列集得到所述目标像素点的组合形成所述深度图；所述映射步骤，如下：迭代执行调整步骤直至残差平方和满足收敛条件得到收敛残差平方和，并以此拟合高斯曲线；所述调整步骤，如下：调整高斯函数的关键参数；其中，所述关键参数包括振幅、均值与标准差；利用调整所述关键参数后的高斯函数确定所述灰度序列图像中每个像素点的拟合值；基于所述拟合值确定与其对应的像素点之间的残差，并计算所述残差的残差平方和；基于所述高斯曲线确定所述灰度序列图像中的所述目标像素点并将其映射到深度拟合图；将滤波处理后的所述深度图与其对应的所述单目序列图像融合得到合成图像，并对所述合成图像进行插值，以构建三维模型，对所述三维模型进行评估，如下： ；式中，表示三维模型的点云的表面平滑度，c表示三维模型中的第c个点云，N表示点云的总数，表示点云pointc-1到点云pointc的向量差，表示点云pointc到点云pointc+1的向量差。

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