该应用的背景是在热成形应用中使用立体声数字图像相关(DIC)。
热成形是一种塑料片材转换技术，其特点是面外位移大。由于DIC系统通常使用固定焦距的镜头，因此这些大的面外位移产生的一个问题是，图像可能变得不清晰，并且可能出现相关问题。人们进行DIC测量并期望有较大的面外位移，要么相信他们的经验，要么使用摄影中的公式来估计应该选择哪个镜头，相机的位置和如何设置光圈，因为这些参数会影响相机的景深。这种方法当然不错，但是基于混淆圈的清晰度定义，这是一个人为定义的参数，并不能反映(数字图像)相关系统的性能。此外，众所周知的事实是，不完全锐利的图片往往会产生更好的相关性结果，因为像素之间的插值是获得亚像素信息所必需的，当图像梯度有平滑过渡(软边缘)时，比在突然过渡(锐利边缘)时更好。
为了得到对DIC有用的正确的DOF值，基于实际的相机和镜头组合以及实际的图像相关结果，设计了一种标准化的测试方法。它包括拍摄一些向后移动的斑点目标的照片。此测试执行两次。首先在每个增量处聚焦相机，然后不重新聚焦。然后将两组图像进行关联(2D)，并将结果导出为csv文件。所得到的虚拟应变(均值和标准差)作为到目标距离的函数，在锐利和不锐利的图像之间进行比较。当重复测试不同的起始距离和光圈设置时，特定相机/镜头组合的完整景深可以被表征为光圈设置和相机到目标距离的函数。

当前的Matlab GUI是为了自动加载清晰和不清晰相关图片的csv文件的过程，以匹配它们并显示匹配的结果:——>景深，视场，分辨率作为相机/镜头，光圈和起始距离的函数。