石鑫华视觉
EDoF 是扩展景深技术（Extend Depth of Field）的缩写,是诞生于数码时代的新技术。和笨重而昂贵的自动对焦机制不同，EDoF 的特制镜头针对三原色采用不同焦距，以此在定焦相机上显著提升画质。简单点说：数码相机传感器由 RGB（红绿蓝）三原色像素构成。EDOF的全文为Extend Depth of Field，如按照英文字面解释是延伸景像深度。
EDOF用简单的语言表示就是:用数字技术模拟光学的对焦系统
目前EDOF主要如下功能：
1、大景深 20cm-infinity（无穷大） 整个距离范围内都能实现清晰图像，优于AF
2、Barcode及名片扫描功能 15cm-25cm 可以用OCR识别，兼容AF的微距功能
3、低照度功能 可以在低照度下拍摄噪点很小的图片，此为AF很难实现的
4、用简单的类似定焦镜头的结构来实现低成本 与AF相比，无需驱动马达，尺寸小成本低
在 EDoF 镜头里，红、绿、蓝光谱的对焦距离不同。照片被拍下来以后（这里其实是三张照片，分别对应 RGB 三原色），可视区域的每一部分都会被依次分析，并以该部分最锐利的 RGB 图像决定该部分采用的对焦参数；着色由整张照片所决定。
在一个一般的光学系统中，镜头将来自场景每一点的光波聚焦到图像的单个对应点上，在数码相机中，是聚焦到图像传感器阵列的表面。如果来自场景中某一点的光覆盖了一片区域，而不是集中在一个点上，则镜头就没有对准焦点，图像也会模糊不清。这种模糊不是随机的。镜头是通过一种叫做点扩散（point-spread）函数的算术变换，将一个点光源转变成一个模糊点。可以把它看作是镜头的 2D 脉冲响应。
作为一种变换，这种模糊是可逆的。在某些条件下，数字信号处理可以将场景所有点的全部模糊图像作叠加，重构出一个清晰的图像。逆向 2D 变换是一件很容易的事，可以用一种 2D 回旋法实现。如果传感器有较好的线性，并且点扩散函数功能正常，则这种方法就可以使用。下面就是有意思的部分了：可以设计一种镜头，它会故意不对准焦点，这样一个点光源任何时候都产生一个模糊图像，（这部分很关键），这样点扩展函数就几乎不受点光源与镜头距离的制约。因此，无论场景中的点是在一张 10 cm 外的名片表面，或者是在 100m 外的建筑侧面，你都能在图像上获得相同种类的原型。
当复原算法将这些独立的模糊点变换为良好而清晰的点时，反向变换仍然与物体与镜头之间的距离无关。靠近镜头的名片在焦点内，建筑也在焦点内。你可以将焦深扩展到一般镜头以外。这种技术还有其它使用方式：如控制镜头上已知的畸变，或者增加光学系统对机械精度不够的宽容度。
这一技术的关键是，你必须一块儿设计出镜头和复原算法，使镜头完成图像处理器反向的同一种空间变换。因此，镜头与软件必须相互匹配。另外，过程中必然出现损失，因此重要的是镜头与传感器提供的图像质量要超过用户的期望值。这样，复原后的最终图像将能够满足用户的要求。
EDOF技术以光学和数字相结合，改变了传统的光学设计思路，通过对光信息进行编码，再用计算机信息处理技术解码。使得光学系统的景深得到扩展，从而实现了无运动部件的AF功能。从而在不降低光同量和不影响像质的前提下使景深得到扩展，解决了光通量，像质和大景深的矛盾。
业界为让一般消费者明白，EDOF的意思事实上就等同于DAF(Digital Auto Focus数码自动对焦).
不过由于EDOF属于软体模拟硬体，因此在解析度上还是没办法与真正采用硬体做出的300万画素镜头相提并论，但未来只要在软体上更加着墨，EDOF所做出的解析度也将有机会改善。
目前全球拥有EDOF技术的主要有五家：OV-CDM, DXO, DBLUR, TESSERA, Typonteq。其中Typonteq为中国企业，拥有不同于其他四家外国企业的EDOF实现方法，此方法与其他四家相比具有独特的优越性。