Изображение Deblur с помощью слепой развертки
[ deconvolves отображают J,psfr] = deconvblind(I,psfi)I с помощью алгоритма наибольшего правдоподобия и первоначальной оценки функции рассеяния точки (PSF), psfi. deconvblind функция возвращает обоих, которые deblurred отображают J и восстановленный PSF, psfr.
Улучшить восстановление, deconvblind поддержки несколько дополнительных параметров, описанных ниже. Использование как заполнитель, если вы не задаете промежуточный параметр.
[ задает, какие пиксели во входе отображают J,psfr] = deconvblind(I,psfi,iter,dampar,weight)I рассматриваются в восстановлении. Значение элемента в weight массив определяет, каким количеством рассматривается пиксель в соответствующем положении во входном изображении. Например, чтобы исключить пиксель из фактора, присвойте его значение 0 в weight массив. Можно настроить значение веса, присвоенное каждому пикселю согласно объему коррекции плоского поля.
[, где J,psfr] = deconvblind(___,fun)fun указатель на функцию, которая описывает дополнительные ограничения на PSF. fun называется в конце каждой итерации. Для получения дополнительной информации об указателях на функцию, см. Создание указателя на функцию (MATLAB).
Создайте демонстрационное изображение с шумом.
% Set the random number generator back to its default settings for % consistency in results. rng default; I = checkerboard(8); PSF = fspecial('gaussian',7,10); V = .0001; BlurredNoisy = imnoise(imfilter(I,PSF),'gaussian',0,V);
Создайте массив весов, чтобы задать, какие пиксели включены в обработку.
WT = zeros(size(I)); WT(5:end-4,5:end-4) = 1; INITPSF = ones(size(PSF));
Выполните слепую развертку.
[J P] = deconvblind(BlurredNoisy,INITPSF,20,10*sqrt(V),WT);
Отобразите результаты.
subplot(221);imshow(BlurredNoisy); title('A = Blurred and Noisy'); subplot(222);imshow(PSF,[]); title('True PSF'); subplot(223);imshow(J); title('Deblurred Image'); subplot(224);imshow(P,[]); title('Recovered PSF');
Можно использовать deconvblind выполнять развертку, которая запускается где предыдущая остановленная развертка. Чтобы использовать эту функцию, передайте входное изображение I и исходное предположение в PSF, psfi, как массивы ячеек: {I} и {psfi}. Когда вы делаете, deconvblind функция возвращает выходное изображение J и восстановленная функция рассеяния точки, psfr, как массивы ячеек, которые могут затем быть переданы как входные массивы в следующий deconvblind вызвать. Выходной массив ячеек J содержит четыре элемента:
J{1} содержит I, оригинальное изображение.
J{2} содержит результат последней итерации.
J{3} содержит результат предпоследней итерации.
J{4} массив, сгенерированный итеративным алгоритмом.
Выходное изображение J мог показать вызов, введенный дискретным преобразованием Фурье, используемым в алгоритме. Чтобы уменьшать вызов, используйте I = edgetaper(I,psfi) прежде, чем вызвать deconvblind.
[1] D.S.C. Четырехрядные ячмени и М. Эндрюс, Ускорение итеративных алгоритмов восстановления изображений, Прикладной Оптики, Издания 36, № 8, 1997.
[2] Р.Дж. Хэниш, Р.Л. Вайт, и Р.Л. Джиллилэнд, Развертки Изображений Космического телескопа Хабблa и Спектров, Развертка Изображений и Спектров, Эда. П.А. Янссон, 2-й редактор, Academic Press, CA, 1997.
[3] Тимоти Дж. Холмс, и др., Легкие Микроскопические Изображения, Восстановленные Разверткой Наибольшего правдоподобия, Руководством Биологической Конфокальной Микроскопии, Эда. Джеймс Б. Поли, Пленум-Пресс, Нью-Йорк, 1995.
deconvlucy | deconvreg | deconvwnr | edgetaper | imnoise | otf2psf | padarray | psf2otf
