CN102800068A - 全对焦图像的建立方法 - Google Patents

Abstract

一种全对焦图像的建立方法。此方法包括取得在数个对焦距离下所拍摄的多张图像，其中包括一来源图像与多张参考图像。在对上述图像执行移动补偿程序后，针对属于边缘的各像素位置，计算来源图像分别与各参考图像之间的特性相近度，据以从中选择出多张实际参考图像。根据来源图像的像素位置与各实际参考图像的像素位置所分别对应的边缘锐利度决定全对焦图像的像素位置的第一类色彩空间分量。根据来源图像的像素位置与各实际参考图像的像素位置所分别对应的颜色鲜艳度决定全对焦图像的像素位置的第二类色彩空间分量。

Description

全对焦图像的建立方法

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法，尤其涉及一种全对焦图像的建立方法。

背景技术

随着科技的发展，电子产品在许多国家都具有相当高的普及率与使用率。其中，消费性电子产品对现代人来说更是生活上不可或缺的工具。以数码相机为例，在众多品牌相争的情况下，其市场竞争十分激烈，业者无一不致力于开发更精进的功能以获得消费者的青睐。

一般来说，数码相机除了要提供良好的成像品质之外，对焦技术的准确性与速度更是消费者在购买产品时会参考的因素。但以现有的光学系统而言，由于多个物体在立体场景中具有不同的远近，故无法在单次拍摄像图像的过程中取得完全清晰的全对焦图像。亦即，受到镜头光学特性的限制，在使用数码相机取像时只能选择其中一个深度来进行对焦，故在成像中处于其他深度的景物会较为模糊。

重建全对焦图像则是为了解决上述问题而产生的技术。然而目前在重建全对焦图像时多半未考虑亮度与颜色等信息，容易导致所产生的全对焦图像的颜色变淡，甚至可能破坏原有物体边缘的色彩表现。此外，由于图像在亮暗部噪声分布情况不均等，单纯通过合成图像所建立的全对焦图像也容易因没有考虑亮暗部的噪声而无法提供较佳的图像品质。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种全对焦图像的建立方法，能避免在利用多张图像来建立全对焦图像时丧失图像细节的情况。

本发明提出一种全对焦图像的建立方法，用于图像获取装置。此方法包括取得在数个对焦距离下所拍摄的多张图像，上述图像包括一来源图像与多张参考图像。对上述图像执行移动补偿程序。对上述图像执行边缘检测程序，以判断图像中的每一像素位置是否属于边缘。针对属于边缘的各像素位置，计算来源图像的像素位置分别与各参考图像的像素位置之间的特性相近度，并且依据各参考图像所对应的特性相似度，从上述参考图像中选择多张实际参考图像。根据来源图像的像素位置与各实际参考图像的像素位置所分别对应的边缘锐利度来决定全对焦图像的像素位置的第一类色彩空间分量。以及根据来源图像的像素位置与各实际参考图像的像素位置所分别对应的颜色鲜艳度来决定全对焦图像的像素位置的第二类色彩空间分量。

在本发明的一实施例中，其中分别在各对焦距离下所取得的图像数量大于1。

在本发明的一实施例中，其中计算来源图像的像素位置分别与各参考图像的像素位置之间的特性相近度的步骤包括在来源图像中，取得以像素位置为中心的n×n像素区块，其中n为正整数。针对各参考图像，在参考图像中取得以像素位置为中心的n×n像素区块，并计算来源图像与参考图像分别的n×n像素区块中每一像素的特定色彩空间分量的绝对差值总和(Sum of Absolute Difference，SAD)，以作为来源图像的像素位置与参考图像的像素位置之间的特性相近度。

在本发明的一实施例中，其中特定色彩空间分量包括亮度分量、蓝色色度分量，以及红色色度分量其中之一。

在本发明的一实施例中，其中依据各参考图像所对应的特性相似度，从所有参考图像中选择实际参考图像的步骤包括针对各参考图像，检测参考图像的像素位置是否具有脉冲噪声(impulse noise)。若不具有脉冲噪声，则取得特定色彩空间分量门槛值，并判断来源图像的像素位置与参考图像的像素位置之间的特性相近度是否小于特定色彩空间分量门槛值。若特性相近度小于特定色彩空间分量门槛值，则选择参考图像作为实际参考图像。

在本发明的一实施例中，其中取得特定色彩空间分量门槛值的步骤包括计算在来源图像的n×n像素区块中各像素的特定色彩空间分量的平均绝对误差(Mean Absolute Error，MAE)，并计算在参考图像的n×n像素区块中各像素的特定色彩空间分量的平均绝对误差。判断来源图像与参考图像所分别对应的平均绝对误差之间的大小。根据较大的平均绝对误差取得特定色彩空间分量初始值，并根据来源图像的像素位置的特定色彩空间分量取得特定色彩空间分量增益值，以及以特定色彩空间分量初始值与特定色彩空间分量增益值的乘积作为特定色彩空间分量门槛值。

在本发明的一实施例中，其中根据来源图像的像素位置与各实际参考图像的像素位置所分别对应的边缘锐利度决定全对焦图像的像素位置的第一类色彩空间分量的步骤包括利用拉普拉斯遮罩(Laplacianmask)计算来源图像的像素位置与各实际参考图像的像素位置所分别对应的边缘锐利度。在来源图像与所有实际参考图像中，取得所对应的边缘锐利度较高的m个图像，并且计算上述m个图像分别的像素位置的亮度分量的平均权重值以作为第一类色彩空间分量。

在本发明的一实施例中，其中根据来源图像的像素位置与各实际参考图像的像素位置所分别对应的颜色鲜艳度决定全对焦图像的像素位置的第二类色彩空间分量的步骤包括判断来源图像的像素位置与各实际参考图像的像素位置分别的色度分量是否均接近中性色。若是，依照第一规则决定来源图像与实际参考图像所分别对应的权重值。若否，依照第二规则决定来源图像与实际参考图像所分别对应的权重值。根据来源图像与实际参考图像所分别对应的权重值，计算来源图像与各实际参考图像分别的像素位置的色度分量的平均权重值以作为第二类色彩空间分量。

在本发明的一实施例中，其中第一规则是对于像素位置的色度分量越接近中性色的图像给予越高的权重值，而第二规则是对于像素位置的色度分量越偏离中性色的图像给予越高的权重值。

在本发明的一实施例中，其中在判断图像中的各像素位置是否属于边缘的步骤之后，此全对焦图像的建立方法还包括针对不属于边缘的各像素位置，以来源图像的像素位置的亮度分量作为全对焦图像的像素位置的第一类色彩空间分量，并且以来源图像的像素位置的色度分量作为全对焦图像的像素位置的第二类色彩空间分量。

基于上述，本发明在利用多张图像来建立全对焦图像时，不仅能一并消除图像中的噪声，同时也考虑颜色及亮度等细节上的表现，从而得到品质较佳的全对焦图像。

为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合附图作详细说明如下。

附图说明

图1是依照本发明的一实施例所示的全对焦图像的建立方法的流程图。

图2是依照本发明的一实施例所示的像素区块的示意图。

图3是依照本发明的一实施例所示的平均绝对误差与亮度分量初始值的关系曲线图。

图4是依照本发明的一实施例所示的亮度分量与亮度分量增益值的关系曲线图。

图5是依照本发明的一实施例所示的拉普拉斯遮罩的示意图。

图6、图7是依照本发明的一实施例所示的蓝色色度分量与红色色度分量的坐标系统。

附图标记：

S110～S190：本发明的一实施例所述的全对焦图像的建立方法的各步骤

a、b：亮度分量初始值

M1、M2：平均绝对误差

c、d：亮度分量增益值

Y1、Y2：亮度分量

Cb、Cr：坐标轴

F1、F2、F3、F4、F5、F6：坐标点

具体实施方式

图1是依照本发明的一实施例所示的全对焦图像的建立方法的流程图。此全对焦图像的建立方法适用于图像获取装置，以利用在不同对焦距离下所拍摄的数张图像建立一全对焦图像。其中，图像获取装置例如是相机、摄像机，或具备图像获取能力的任何电子装置。

首先如步骤S110所示，取得在数个对焦距离下所拍摄的多张图像，上述图像包括一来源图像与多张参考图像。详细地说，图像获取装置先进行对焦动作，以利用其自动对焦功能找出对某一目标物进行拍摄时的最佳对焦距离，接着取得在上述最佳对焦距离与其前后对焦距离下所拍摄的多张连续图像。在本实施例中，为了在建立全对焦图像时一并消除图像中的噪声，针对每一对焦距离都将取得两张以上的图像。而在所取得的所有图像中，以最佳对焦距离拍摄其中一张图像将被视为来源图像，其余图像则为参考图像。

由于在连续图像中物体的位置可能有所偏移，故如步骤S120所示，对上述图像执行移动补偿程序以使参考图像的各部分对位至来源图像的相应位置。在本实施例中可采用全域移动向量(global motionvector)进行移动补偿程序，或者利用区域移动向量(local motionvector)进行移动补偿程序，在此并不对移动补偿程序的实施方式进行限制。

接着如步骤S130所示，对上述图像执行边缘检测程序，以判断图像中的每一像素位置是否属于边缘。具体来说，先对每一图像进行边缘检测以建立各图像的边缘图(edge map)。所谓边缘图是指与图像大小相同的矩阵，且矩阵中的每一元素记录图像中对应的像素位置是否为边缘的信息。通过比对各图像的边缘图(例如，找出各边缘图中有交集的部分)便能识别图像中的物体所在之处，进而判断各像素位置是否为边缘。

在本实施例中，对于属于边缘的每一像素位置都会执行步骤S140至步骤S170的处理。其中如步骤S140所示，针对属于边缘的各像素位置，计算来源图像的像素位置分别与各参考图像的像素位置之间的特性相近度。必须特别说明的是，本实施例并非单纯只比对来源图像分别与各参考图像在单一个像素位置上的特性相近度，而是判断来源图像分别与各参考图像在一块包括该像素位置的局部区域的特性相近度。

详言之，首先在来源图像中取得以像素位置为中心的n×n像素区块(n为正整数)。假设像素位置为(i，j)且n为3，本实施例所取得的3×3像素区块则如图2所示，其包括9个像素位置。类似地，在其中一张参考图像中取得以像素位置为中心的n×n像素区块。接着，计算来源图像与此参考图像分别的n×n像素区块中每一像素的特定色彩空间分量的绝对差值总和(Sum of Absolute Difference，SAD)。绝对差值总合能反映来源图像与参考图像在n×n像素区块这个局部区域内的特性是否接近。对于每张参考图像都将以对应的绝对差值总和来作为其像素位置与来源图像的像素位置之间的特性相近度。

本实施例例如是以下列算式来计算来源图像的像素位置与参考图像的像素位置之间的绝对差值总和SAD：

$\mathrm{SAD}=\underset{p=1}{\overset{n\×n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{abs}(\mathrm{SC}\_S_P-\mathrm{SC}\_R_P)$

其中，SC_Sp表示在来源图像的n×n像素区块中一像素的特定色彩空间分量，而SC_Rp表示在参考图像的n×n像素区块中一像素的特定色彩空间分量。

对于属于边缘的各像素位置，本实施例是通过叠合图像的方式以在建立全对焦图像的同时达到去除噪声的效果。然而，由于在拍摄连续图像的过程中可能发生光色或亮度的改变，且为了避免移动补偿程序的结果不够准确，因此在叠合过程中必须考虑各参考图像与来源图像之间的特性相似度多寡，进而找出较为适用的参考图像来进行叠合。因此如步骤S150所示，依据各参考图像所对应的特性相似度，从上述参考图像中选择多张实际参考图像。

以下说明选择实际参考图像的方式。首先，对每一参考图像进行脉冲噪声(impulse noise)的检测，以判断参考图像的像素位置是否具有脉冲噪声。若在此像素位置发生脉冲噪声，则剔除对应的参考图像，从而避免用其叠合而产生品质不佳的结果。

对于在此像素位置上不具有脉冲噪声的各参考图像，则取得一特定色彩空间分量门槛值，并判断来源图像的像素位置与参考图像的像素位置之间的特性相近度是否小于特定色彩空间分量门槛值。若是，表示来源图像与参考图像在该像素位置具有类似的特性，因而选择此参考图像作为实际参考图像。

值得一提的是，本实施例是动态取得特定色彩空间分量门槛值。亦即，依据来源图像与参考图像中像素的特定色彩空间分量来取得适用的特定色彩空间分量门槛值。详细地说，首先计算在来源图像的n×n像素区块中各像素的特定色彩空间分量的平均绝对误差(Mean AbsoluteError，MAE)，平均绝对误差MAE的算式如下：

$\mathrm{MAE}=\frac{1}{n\×n}\underset{q=1}{\overset{n\×n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{abs}(\mathrm{SC}\_S_q-\stackrel{\‾}{\mathrm{SC}\_S})$

其中，SC_Sq表示在来源图像的n×n像素区块中一像素的特定色彩空间分量，

表示n×n像素区块中所有像素的特定色彩空间分量的平均值。

在以类同上述算式计算在参考图像的n×n像素区块中各像素的特定色彩空间分量的平均绝对误差后，判断来源图像与参考图像所分别对应的平均绝对误差之间的大小，并根据其中较大的平均绝对误差来取得一特定色彩空间分量初始值。此外，根据来源图像的像素位置的特定色彩空间分量取得一特定色彩空间分量增益值，再以特定色彩空间分量初始值与特定色彩空间分量增益值的乘积作为特定色彩空间分量门槛值。

在YCbCr色彩空间下，特定色彩空间分量包括亮度分量、蓝色色度分量，以及红色色度分量，然而本发明并不对色彩空间加以限定。以亮度分量为例，图3是依照本发明的一实施例所示的平均绝对误差与亮度分量初始值的关系曲线图。在本实施例中，亮度分量初始值a、b以及平均绝对误差M1、M2是预先定义的数值，而通过内插法便可绘出如图3所示的关系曲线。如图3所示，越小的平均绝对误差(例如小于M1)在图像特征上是代表较不清楚的边缘，适于放宽叠合条件以提高进行叠合的机会来尽可能消除图像噪声。因此，在分别计算来源图像的n×n像素区块中各像素的亮度分量的平均绝对误差，以及参考图像的n×n像素区块中各像素的亮度分量的平均绝对误差，并取得两者之间的较大值后，若该平均绝对误差小于M1时，所取得的亮度分量初始值会是数值较高的亮度分量初始值b。反之，由于越大的平均绝对误差(例如大于M2)表示该处具有硬边(hard edge)等图像特征，由于对硬边处进行不当的叠合处理容易产生鬼影情形，因此若取得的平均绝对误差大于M2时，所对应的亮度分量初始值则为数值较低的亮度分量初始值a，以减少进行时间叠合处理的机会。而介于M1与M2之间的平均绝对误差则会线性对应至介于a、b之间的亮度分量初始值。

图4是依照本发明的一实施例所示的亮度分量与亮度分量增益值的关系曲线图。在本实施例中，预先定义亮度分量增益值c、d以及亮度分量Y1、Y2，再以内插法便可绘出如图4所示的关系曲线。请参阅图4，越小的亮度分量(例如小于Y1)表示其亮度越低，由于图像中的暗部易有较多噪声，为了尽可能地消除该些噪声，若来源图像的像素位置的亮度分量小于Y1，则取得数值较高的亮度分量增益值d，以提升进行叠合的机会。反之，若来源图像的像素位置的亮度分量越大(例如大于Y2)，表示其具有较高的亮度，因此取得数值较低的亮度分量增益值c，以降低进行叠合的机会。若来源图像的像素位置的亮度分量介于Y1与Y2之间，其对应的亮度分量增益值则会是介于c、d之间的数值。

利用图3与图4以分别取得亮度分量初始值与亮度分量增益值后，便以两者的乘积来作为亮度分量这项特定色彩空间分量的门槛值。

其他特定色彩空间分量(例如蓝色色度分量，或红色色度分量)的门槛值也可以类似的方式取得。以蓝色色度分量门槛值为例，分别计算来源图像的n×n像素区块中各像素的蓝色色度分量的平均绝对误差，以及参考图像的n×n像素区块中各像素的蓝色色度分量的平均绝对误差，再根据较大的平均绝对误差取得对应的一蓝色色度分量初始值以作为蓝色色度分量门槛值。而在计算红色色度分量门槛值时，例如先计算来源图像的n×n像素区块中各像素的红色色度分量的平均绝对误差，以及参考图像的n×n像素区块中各像素的红色色度分量的平均绝对误差，再根据两者中较大的平均绝对误差取得对应的红色色度分量初始值以作为红色色度分量门槛值。

针对属于边缘的各像素位置，本实施例会依照此像素位置的每种特定色彩空间分量分别执行步骤S140与步骤S150。例如，分别对亮度分量、蓝色色度分量，以及红色色度分量进行判断。而经过步骤S140与步骤S150便能剔除在该像素位置上与来源图像具有明显亮度与颜色差距的参考图像。换言之，所选择的实际参考图像与来源图像在该像素位置上的亮度与颜色无明显不同，且具有相似的区域特性。

接下来如步骤S160所示，根据来源图像的像素位置与各实际参考图像的像素位置所分别对应的边缘锐利度来决定全对焦图像的像素位置的第一类色彩空间分量(例如亮度分量)。

由于图像细节会反映在每一像素的亮度分量，因此本实施例利用拉普拉斯遮罩(Laplacian mask，如图5所示)对包括该像素位置的区域中每一像素的亮度分量进行运算，以分别取得来源图像的像素位置与各实际参考图像的像素位置所分别对应的边缘锐利度。亦即，计算该像素位置与周围的亮度分量对比。接着在来源图像与所有实际参考图像中，取得所对应的边缘锐利度较高的m个图像，并计算上述m个图像分别的像素位置的亮度分量的平均权重值以作为全对焦图像的该像素位置第一类色彩空间分量。

并且如步骤S170所示，根据来源图像的像素位置与各实际参考图像的像素位置所分别对应的颜色鲜艳度来决定全对焦图像的像素位置的第二类色彩空间分量(例如色度分量)。在本实施例中，首先判断来源图像的像素位置与各实际参考图像的像素位置分别的色度分量是否均接近中性色。在本实施例中例如是以下列算式来进行判断：

$\underset{s=1}{\overset{T}{\mathrm{\&Sigma;}}}(\mathrm{abs}({\mathrm{Cb}}_S-128)+\mathrm{abs}({\mathrm{Cr}}_S-128))<\mathrm{CTH}$

其中，T表示来源图像与实际参考图像的总数。Cb_S表示一图像的像素位置的蓝色色度分量，而Cr_S表示一图像的像素位置的红色色度分量。CTH则是鲜艳度门槛值，CTH的大小会与图像获取装置的感光度有关。举例来说，越高的感光度所对应的鲜艳度门槛值越大，而越低的感光度所对应的鲜艳度门槛值越小。

若上述判断式成立，则表示来源图像与各实际参考图像分别的像素位置的色度分量都接近中性色。基此，依照第一规则决定来源图像与实际参考图像所分别对应的权重值。其中，第一规则是对于像素位置的色度分量越接近中性色的图像给予越高的权重值。图6是依照本发明的一实施例所示的蓝色色度分量与红色色度分量的坐标系统。坐标轴Cb表示蓝色色度分量，坐标轴Cr表示红色色度分量，原点的蓝色色度分量与红色色度分量的数值均为128(表示为中性色)。如图6所示，坐标点F1至F6分别代表6张图像，由于这6个点均接近原点，故应依照第一规则给予该些图像权重值。其中，对应坐标点F6的图像将被给予最高的权重值。

若上述条件不成立，表示来源图像与各实际参考图像分别的像素位置的色度分量并非都接近中性色，因此依照第二规则决定来源图像与实际参考图像所分别对应的权重值。第二规则是对于像素位置的色度分量越偏离中性色的图像给予越高的权重值。图7是依照本发明的一实施例所示的蓝色色度分量与红色色度分量的坐标系统，其中坐标轴Cb表示蓝色色度分量，坐标轴Cr表示红色色度分量，原点的蓝色色度分量与红色色度分量的数值均为128(表示为中性色)。如图7所示，分别代表6张图像的6个坐标点F1至F6属于相同象限但并未都接近原点，因此依照第二规则给予该些图像权重值。其中，距离原点最远的坐标点F1所对应的图像会被给予最高的权重值。

接下来，根据来源图像与实际参考图像所分别对应的权重值，计算来源图像与各实际参考图像分别的像素位置的色度分量的平均权重值，以作为为全对焦图像的像素位置的第二类色彩空间分量。

对于所有属于边缘的像素位置，本实施例将通过步骤S140至步骤S170所示的方式来产生全对焦图像在该像素位置的亮度分量与色度分量。基此，属于边缘的像素位置都是对焦最清楚(亦即，亮度分量对比最明显)的叠合结果，并且通过上述方式可避免合成后颜色偏淡的问题。

除此之外，对于不属于边缘的每一像素位置则会执行步骤S180至步骤S190的处理。在步骤S180中，以来源图像的像素位置的亮度分量作为全对焦图像的像素位置的第一类色彩空间分量，并且如步骤S190所示，以来源图像的像素位置的色度分量作为全对焦图像的像素位置的第二类色彩空间分量。如步骤S180与步骤S190所示，通过取代而非叠合的方式来决定全对焦图像在非边缘像素位置的亮度分量与色度分量可避免增加图像平坦区的噪声。

本实施例在利用多张图像来建立全对焦图像时，针对属于边缘的像素位置，会根据来源图像与参考图像在该像素位置的特性相近度来决定要采用哪些参考图像进行叠合。选择要用来叠合的参考图像后，再根据边缘锐利度与颜色鲜艳度决定叠合的方式，据此得到较佳的叠合结果。针对不属于边缘的像素位置会直接以来源图像在该像素位置的亮度与色度分量来作为全对焦图像中该像素位置的亮度与色度分量。根据各像素位置是否为边缘而采取不同的处理方式能避免一昧地叠合图像而增加平坦区的噪声。

综上所述，本发明所述的全对焦图像的建立方法能利用获取自不同对焦距离的多张图像来建立图像中每个地方都清楚对焦的全对焦图像。而在建立全对焦图像时，亦能将图像中的噪声一并消除，同时确保所建立的全对焦图像仍具有鲜艳颜色并且不会丧失图像中的细节。

虽然本发明已以实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何所属技术领域的普通技术人员，当可作些许更动与润饰，而不脱离本发明的精神和范围。

Claims (10)

1.一种全对焦图像的建立方法，用于一图像获取装置，该方法包括：

取得在多个对焦距离下所拍摄的多张图像，其中该些图像包括一来源图像与多张参考图像；

对该些图像执行一移动补偿程序；

对该些图像执行一边缘检测程序，以判断该些图像中的每一像素位置是否属于边缘；

针对属于边缘的各该像素位置，计算该来源图像的该像素位置分别与各该些参考图像的该像素位置之间的一特性相近度；

依据各该些参考图像所对应的该特性相似度，从该些参考图像中选择多张实际参考图像；

根据该来源图像的该像素位置与各该些实际参考图像的该像素位置所分别对应的一边缘锐利度决定一全对焦图像的该像素位置的一第一类色彩空间分量；以及

根据该来源图像的该像素位置与各该些实际参考图像的该像素位置所分别对应的一颜色鲜艳度决定该全对焦图像的该像素位置的一第二类色彩空间分量。

2.根据权利要求1所述的全对焦图像的建立方法，其中分别在各该些对焦距离下所取得的图像数量大于1。

3.根据权利要求1所述的全对焦图像的建立方法，其中计算该来源图像的该像素位置分别与各该些参考图像的该像素位置之间的该特性相近度的步骤包括：

在该来源图像中，取得以该像素位置为中心的一n×n像素区块，其中n为正整数；

针对各该些参考图像，在该参考图像中取得以该像素位置为中心的该n×n像素区块；以及

计算该来源图像与该参考图像分别的该n×n像素区块中每一像素的一特定色彩空间分量的一绝对差值总和，以作为该来源图像的该像素位置与该参考图像的该像素位置之间的该特性相近度。

4.根据权利要求3所述的全对焦图像的建立方法，其中该特定色彩空间分量包括一亮度分量、一蓝色色度分量，以及一红色色度分量其中之一。

5.根据权利要求3所述的全对焦图像的建立方法，其中依据各该些参考图像所对应的该特性相似度，从该些参考图像中选择该些实际参考图像的步骤包括：

针对各该些参考图像，检测该参考图像的该像素位置是否具有脉冲噪声；

若不具有脉冲噪声，则取得一特定色彩空间分量门槛值，并判断该来源图像的该像素位置与该参考图像的该像素位置之间的该特性相近度是否小于该特定色彩空间分量门槛值；以及

若该特性相近度小于该特定色彩空间分量门槛值，则选择该参考图像作为实际参考图像。

6.根据权利要求5所述的全对焦图像的建立方法，其中取得该特定色彩空间分量门槛值的步骤包括：

计算在该来源图像的该n×n像素区块中各该像素的该特定色彩空间分量的一平均绝对误差；

计算在该参考图像的该n×n像素区块中各该像素的该特定色彩空间分量的该平均绝对误差；

判断该来源图像与该参考图像所分别对应的该平均绝对误差之间的大小；

根据较大的该平均绝对误差取得一特定色彩空间分量初始值；

根据该来源图像的该像素位置的该特定色彩空间分量取得一特定色彩空间分量增益值；以及

以该特定色彩空间分量初始值与该特定色彩空间分量增益值的乘积作为该特定色彩空间分量门槛值。

7.根据权利要求1所述的全对焦图像的建立方法，其中根据该来源图像的该像素位置与各该些实际参考图像的该像素位置所分别对应的该边缘锐利度决定该全对焦图像的该像素位置的该第一类色彩空间分量的步骤包括：

利用一拉普拉斯遮罩计算该来源图像的该像素位置与各该些实际参考图像的该像素位置所分别对应的该边缘锐利度；

在该来源图像与该些实际参考图像中，取得所对应的该边缘锐利度较高的m个图像；以及

计算该m个图像分别的该像素位置的一亮度分量的一平均权重值以作为该第一类色彩空间分量。

8.根据权利要求1所述的全对焦图像的建立方法，其中根据该来源图像的该像素位置与各该些实际参考图像的该像素位置所分别对应的该颜色鲜艳度决定该全对焦图像的该像素位置的该第二类色彩空间分量的步骤包括：

判断该来源图像的该像素位置与各该些实际参考图像的该像素位置分别的一色度分量是否均接近中性色；

若是，依照一第一规则决定该来源图像与各该些实际参考图像所分别对应的一权重值；

若否，依照一第二规则决定该来源图像与各该些实际参考图像所分别对应的该权重值；以及

根据该来源图像与各该些实际参考图像所分别对应的该权重值，计算该来源图像与各该些实际参考图像分别的该像素位置的该色度分量的一平均权重值以作为该第二类色彩空间分量。

9.根据权利要求8所述的全对焦图像的建立方法，其中该第一规则是对于该像素位置的该色度分量越接近中性色的图像给予越高的权重值，而该第二规则是对于该像素位置的该色度分量越偏离中性色的图像给予越高的权重值。

10.根据权利要求1所述的全对焦图像的建立方法，其中在判断该些图像中的各该像素位置是否属于边缘的步骤之后，该方法还包括：

针对不属于边缘的各该像素位置，以该来源图像的该像素位置的一亮度分量作为该全对焦图像的该像素位置的该第一类色彩空间分量；以及

以该来源图像的该像素位置的一色度分量作为该全对焦图像的该像素位置的该第二类色彩空间分量。

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