一次性融合图像堆栈
将多焦点图像堆栈融合重新定义为焦平面深度回归任务，通过端到端训练实现高效率和可扩展性。
Xinzhe, Xie · Guo, Buyu · 贺双颜 · 顾艳镇 · Li, Yanjun · 李培良
Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025
通过将堆栈融合重构为深度回归问题，一次性完成整个堆栈的融合，避免了传统逐对融合的重复计算。
使用深度图作为代理监督信号，并采用可微软回归策略，实现了端到端训练，不需要手动标注焦点图。
在五个公开数据集上的综合实验表明，该方法达到了最优性能，同时保持了最小的计算开销。