The tools that make use of optical sensors, such as cameras or microscopes lenses , have a limitation in common geometrical properties inherent depth of field models call lenses . This range is defined distances to the lens in which objects are focused and objects outside this range are blurred . This limitation precludes obtaining an image where all objects in the scene are focused as several objects of interest can be at different distances from the lens. The objective of image fusion is to obtain the union of two or more images taken from the same scene , each image is focused at a different distance in the scene, producing an image with all the focused scene. The result of the merger is then a fused image containing multiple focus points or a depth range extended field . This paper presents a method which overcomes this limitation based on the selection of regions of high focus on images , using a high-pass filter is presented . This filter with other functions that are used as frequency filters and that can be found associated with other fusion methods compared multifocus images . Then it was possible to improve the fused image , using a segmentation algorithm based on Markov random fields . This segmentation , which is performed on a decision map defines the regions selected high focus of the original images , and determines for each pixel by its neighbors , the probability of belonging to the region of high or low approach.
Las herramientas que hacen uso de lentes ópticos, tales como cámaras fotográficas o microscopios, presentan una limitación en común inherente a las propiedades geométricas delos lentes llamada profundidad de campo. Esta se define el rango de distancias al lente en el cual los objetos se encuentran enfocados y objetos fuera de este rango aparecen borrosos. Esta limitación impide obtener una imagen donde todos los objetos en la escena estén enfocados ya que varios de los objetos de interés pueden encontrarse a diferentes distancias del lente. El objetivo de la fusión de imágenes es la de obtener la unión de dos o más imágenes tomadas de la misma escena, donde cada imagen está enfocada a una distancia distinta en la escena, produciendo una imagen con toda la escena enfocada. El resultado de la fusión es entonces una imagen fusionada que contiene múltiples puntos de enfoque o bien un rango de profundidad de campo extendido. En este trabajo se presenta un método con el cual se supera esta limitación, basándose en la selección de regiones de alto enfoque en las imágenes, por medio de un filtro pasa altas. Se comparó este filtro con otras funciones que son usadas cómo filtros de frecuencia y que se pueden encontrar asociadas a otros métodos de fusión de imágenes multifoco. Después, se logró mejorar la imagen fusionada, haciendo uso de un algoritmo de segmentación basado en campos aleatorios de Markov. Dicha segmentación, la cual se realiza sobre un mapa de decisión que define las regiones de alto enfoque seleccionadas de las imágenes originales, determina para cada pixel y por medio de sus vecinos, la probabilidad de corresponder a la región de alto o bajo enfoque.
