Al utilizar una cámara monocular para detección u observación, solo se obtiene información bidimensional, lo cual está lejos de ser adecuado para la manipulación de robots quirúrgicos y la detección de piezas de trabajo. Por lo tanto, en esta escala, obtener información tridimensional del objeto observado, especialmente la estimación de la información de profundidad de los puntos de superficie de cada objeto, se ha convertido en un problema clave. Este artículo propone dos métodos para resolver el problema de la estimación de profundidad de imágenes desafiantes en escenas microscópicas. Estos son el método de estimación de profundidad de la imagen desenfocada basado en un campo aleatorio de Markov, y el método basado en restricciones geométricas. De acuerdo con el principio de imagen de apertura real, se derivan las restricciones geométricas sobre los parámetros de desenfoque relativos de la función de dispersión de puntos, lo que mejora el método iterativo tradicional y mejora la eficiencia del algoritmo.