；第二位置被设置为第一位置的 向前和/或向后；并且输入图像在第二位置进一步被采集。
[0195] 因此，在第二实施例中，相机的自动聚焦也被组合使用。由于自动聚焦，聚焦 位置从焦点对准的位置向前和/或向后扫描。因此，不仅可以获得与所有的深度方向 (depthward)对应的全聚焦图像；而且可以获得与任意对象为中心的范围对应的图像。
[0196] 第三实施例
[0197] 图13是图解根据第三实施例的图像处理装置的框图。
[0198] 图14A至图14E以及图15是图解根据第三实施例的图像处理装置的操作的示意 性视图。
[0199] 如图13所示，与根据第一实施例的图像处理装置100相比，在根据第三实施例的 图像处理装置102中的存储单元32的处理是不同的。在实施例中，存储单元32包括分割 确定单元32a以及合成器32b。
[0200] 在图14A所示的实例中，对象b71至b75被布置为类似于对于图6中描述的情形。 在如图14A所示的实施例中，扫描范围Rs被划分为多个；并且聚焦位置在贯穿扫描范围Rs 的划分部中被扫描（划分的扫描）。聚焦位置不是立即贯穿整个扫描范围Rs被扫描。在实 例中，扫描范围Rs被划分为第一扫描范围Rsl至第四扫描范围Rs4。例如，对于每一个扫描 范围，得到类似于第一实施例的存储图像的存储图像。所得到的多个存储图像被合成；并且 通过在合成图像上进行模糊移除处理而获得高质量的输出图像。
[0201] 其中聚焦位置是可变的范围包括第一扫描范围Rsl和第二扫描范围Rs2。第一扫 描范围Rsl包括第一位置P1 (第一范围）以及第二位置P2 (第二范围）。第二扫描范围Rs2 不同于第一扫描范围Rsl，并且包括第三位置P3 (第三范围）。
[0202] 图像处理器30通过添加与第一位置P1对应的第一图像以及与第二位置P2对应 的第二图像而得到第一存储图像。
[0203] 当聚焦位置是第三位置P3(第三范围）时，图像处理器30获取由成像元件25采 集的第三图像，得到至少第三图像被添加至其的第二存储图像，并且合成第一存储图像和 第二存储图像。因此，通过在合成图像上进行模糊移除处理，获得高质量的输出图像。
[0204] 在整个扫描范围Rs被划分成K个分割部的情况下，K个分割部中的每一个分割部 的中值是
[0205] vk, (k = 1. . . , K)
[0206] 其中，k是不大于Κ的自然数。
[0207] 为了与分割部相匹配，对于分割部的数目准备存储图像。
[0208] Bk(X,Y), (k = 1. . . ,Κ)
[0209] 类似地，对于分割部的数目准备存储权重图像。
[0210] ffk(X,Y), (k = 1. . . ,Κ)
[0211] 聚焦位置ν是当采集输入图像时的聚焦位置。分割确定单元32a确定输入图像所 属的分割部。输入图像所属的分割部（k-hat)例如通过诸如以下的最近邻搜索被确定。
[0212] [公式 25]
[0213] t -=arg η?η('.;Λ - r}; * " * (25)
[0214] 这里，对k的搜索以最小化E通过以下表示。
[0215] [公式洸]
[0216] arg呼5_) ??* (28)
[0217] 输入图像被存储在与通过分割确定单元32a确定的分割部对应的存储图像中。
[0218] [公式 27]
[0219] …（27)
[0220] 这里，z+ = a意指a被添加到z。
[0221] 类似地，权重被存储在存储权重图像中。
[0222] [公式 28]
[0223] W-(XΛ *? * (28)
[0224] 随后，进行权重归一化。也就是，存储图像的像素值除以权重。这是因为存储图像 的像素之间存储的权重是不同的。然后，存储输出图像可以如下被计算。
[0227] 因此，多个存储图像（存储输出图像）通过对于每一个分割部被得到而被获得。当 存储完成时，存储输出图像被合成器32b所合成。对于合成，例如，足以选择具有最高的频 率的部分。也就是，
[0230] 这里，Δ是用于计算图像内部的像素值的梯度的运算符。在最简单的实例中，Δ 计算在图像内部垂直方向上设置的像素的像素值之间的差以及在图像内部水平方向上设 置的像素的像素值之间的差。使用以上叙述的最优化公式，选择梯度最大的存储输出图像。
[0231] 图14B显示与第一扫描范围Rsl (第一分割部）对应的存储图像B1的PSF。类似 地，图14C至图14E显示与第二至第四扫描范围Rs2至Rs4(第二至第四分割部）对应的存 储图像B2至财的？3卩。
[0232] 在图14B至图14E以及图15中，纵轴是PSF的值；并且横轴是与一个像素的距离 Ln。在图14B至图14E以及图15中，类似于图7,多个PSF(f71至f75)被叠加。
[0233] 例如，在宽扫描范围Rs被使用的情况下，模糊变得显著地焦点未对准。大的模糊 被添加至PSF。因此，在PSF的尾部的值变大。相应地，在宽扫描范围Rs被使用的情况下， 图像的模糊具有减小的对比度。这使得输出图像的图像质量降低。
[0234] 相反地，在如图14A至图14E中的实施例中，扫描范围Rs被划分；并且多个存储图 像被获取。如在公式（30)中，来自每一个存储图像的最优部分被选择且被合成。因此，例 如，由于显著地失焦的图像没有被添加，PSF的形状被显著改善。
[0235] 例如，在图14B中，与对象b73、b74以及b75对应的PSF具有良好的形状，其中， 尾部的值小。因此，对于对象b73至b75,存储图像B1的图像被选择用于存储图像的合成。 另一方面，因为对象不存在于与分割部Rs3对应的位置，所以图像在存储图像B3中显著地 焦点未对准。对于在图14D显示的PSF，尾部长。存储图像B3不被选择用于存储图像的合 成。
[0236] 如以上叙述的，图15显示存储图像B1至Μ被合成的图像的PSF(PSF3)。作为图 15中的参考，对于宽扫描范围Rs被使用而没有划分扫描范围Rs的情况，PSF(PSFl)被叠 加。与PSF3相比，PSF1的尾部长，其可以引起闪光等等。相反地，尾部的形状通过PSF3的 划分的扫描被改善；并且具有更高图像质量的输出图像可以被获得。
[0237] 第四实施例
[0238] 图16是图解根据第四实施例的图像处理装置的框图。
[0239] 如图16所示，在根据第四实施例的图像处理装置103中，图像处理器30进一步包 括权重计算器34。另外，图像处理装置103类似于图像处理装置100。
[0240] 在权重计算器34中，存储的权重根据输入图像的边缘强度被确定。在图像处理装 置1〇〇中，存储的权重通过公式（18)被确定。相反地，在实施例中，基于图像的边缘强度， 使得具有高边缘强度的区域焦点对准；并且存储的权重被增加。使得具有低边缘强度的区 域焦点未对准；并且存储的权重被减小。因此，对于焦点对准的图像，权重相对大。因此，类 似于划分的扫描，PSF的形状可以被改善；并且具有更高图像质量的图像可以被获得。
[0241] 例如，拉普拉斯算子（Laplacian)可以被用作在权重计算步骤中计算出的边缘强 度。
[0242] [公式 31]
[0243] d(x, y) = Isrc(x, y~l ；v)+Isrc (χ-l, y ；v)+Isrc(x+l, y ；v)+Isrc(x, y+1 ；v)-4Isrc(x, y ；v) · · · (31)
[0244] 这里，d(x，y)是边缘强度。图像的梯度（例如，在没一个像素的像素值的差）等 等可以被使用。
[0245] 作为权重，例如，以下可以被使用。
[0246] [公式 32]
[0247] w(x, y) = d(x, y)2 · · · (32)
[0248] 或者，作为权重，以下可以被使用。
[0249] [公式如
[0250] w(x, y) = |d(x, y · · · (33)
[0251] 因此，当边缘强度高时，存储的权重可以被增加。然而，在实施例中，各种数值可以 被认为是边缘强度。边缘强度与在输入图像上的阴影（shading)，即，像素值的变化的大小 对应。例如，边缘强度对应于一个像素的像素值与布置在该一个像素周围的像素的像素值 之间的差。在实施例中，边缘强度不局限于以上叙述的边缘强度。
[0252] 具有权重的输入图像被存储在如下的存储图像中。
[0253] [公式 34]
[0254] B (X, Y) + = w (x, y) Isrc (x, y ；v) · · · (34)
[0255] 换句话说，图像处理器30基于输入图像（例如，第一图像）的每一个像素的权重， 得到存储图像（第一存储图像）。权重根据输入图像内部的边缘强度确定。
[0256] 权重被存储在如下的存储权重图像中。
[0257] [公式 35]
[0258] ff(X, Y)+ = w(x, y) · · · (35)
[0259] 类似于第一实施例的模糊移除的模糊移除在这种存储图像上被进行。因此，高质 量图像可以被获得。根据实施例中，与在使用一个存储图像的第三实施例中描述的划分的 扫描类似，图像质量可以被增加。
[0260] 图17是图解根据实施例的图像处理装置的框图。
[0261] 图17是显示图像处理装置100的硬件配置的框图。图17所示的实例是根据实施 例的显示