Используйте deconvlucy функция для удаления размытия изображения с использованием ускоренного, демпфированного алгоритма Люси-Ричардсона. Алгоритм максимизирует вероятность того, что результирующее изображение, свернутое с PSF, является экземпляром размытого изображения, предполагая статистику шума Пуассона. Эта функция может быть эффективной, когда вы знаете PSF, но мало знаете о аддитивном шуме в изображении.
deconvlucy функция реализует несколько адаптаций к исходному алгоритму максимального правдоподобия Люси-Ричардсона, которые касаются сложных задач восстановления изображения.
Усиление шума является общей проблемой методов максимального правдоподобия, которые пытаются как можно ближе подогнать данные. После многих итераций восстановленное изображение может иметь пятнистый вид, особенно для гладкого объекта, наблюдаемого при низких соотношениях сигнал-шум. Эти спеклы не представляют какой-либо реальной структуры в изображении, но являются артефактами подгонки шума в изображении слишком близко.
Для управления усилением шума deconvlucy функция использует параметр демпфирования, DAMPAR. Этот параметр определяет пороговый уровень отклонения результирующего изображения от исходного изображения, ниже которого происходит демпфирование. Для пикселов, отклоняющихся в окрестности исходных значений, итерации подавляются.
Демпфирование также используется для уменьшения звона, появления высокочастотных структур в восстановленном изображении. Вызывной сигнал не обязательно является результатом усиления шума. Для получения дополнительной информации см. раздел Избегание вызывных сигналов в размытых изображениях.
Другим усложнением восстановления реального изображения является то, что данные могут включать в себя плохие пиксели или что качество принимающих пикселей может изменяться во времени и положении. Путем указания WEIGHT аргумент с deconvlucy можно указать, что определенные пикселы в изображении игнорируются. Чтобы игнорировать пиксель, назначьте нулевой вес элементу в WEIGHT массив, который соответствует пикселю в изображении.
Алгоритм сходится по предсказанным значениям для плохих пикселей на основе информации из соседних пикселей. Изменение отклика детектора от пикселя к пикселю (так называемая коррекция плоского поля) также может быть адаптировано посредством WEIGHT массив. Вместо назначения веса 1,0 хорошим пикселям можно указать дробные значения и вес пикселов в соответствии с величиной коррекции плоского поля.
Детекторы устройства с зарядовой связью (ПЗС) имеют два основных компонента:
Фотонный подсчет шума с распределением Пуассона
Шум считывания с гауссовым распределением
Итерации Люси-Ричардсона по своей сути составляют первый тип шума. Необходимо учитывать второй тип шума; в противном случае это может привести к тому, что пиксели с низким уровнем падающих фотонов будут иметь отрицательные значения.
deconvlucy функция использует READOUT входной аргумент для обработки шума считывания камеры. Значение этого параметра обычно представляет собой сумму дисперсии шума считывания и фонового шума, такую как количество отсчетов от фонового излучения. Значение READOUT аргумент указывает смещение, которое гарантирует, что все значения являются положительными.
Восстановление данных с недостаточной выборкой может быть значительно улучшено, если оно выполняется на более тонкой сетке. deconvlucy функция использует SUBSMPL параметр для указания скорости субдискретизации, если известно, что PSF имеет более высокое разрешение.
Если недостаточно дискретизированные данные являются результатом связывания пикселей камеры во время получения изображения, PSF, наблюдаемый на каждой скорости пикселей, может служить более тонкой сеткой PSF. В противном случае PSF может быть получен посредством наблюдений, взятых при субпиксельных смещениях, или с помощью методов оптического моделирования. Этот метод особенно эффективен для изображений звёзд (высокое отношение сигнал-шум), потому что звёзды эффективно вынуждены находиться в центре пикселя. Если звезда центрирована между пикселями, она восстанавливается как комбинация соседних пикселей. Более тонкая сетка перенаправляет последующее распространение звездного потока обратно в центр изображения звезды.
deconvlucy по умолчанию выполняет несколько итераций процесса удаления размытия. Можно остановить обработку после определенного количества итераций, чтобы проверить результат, а затем перезапустить итерации из точки, где обработка остановлена. Для этого передайте входное изображение в виде массива ячеек, например: {BlurredNoisy}. deconvlucy функция возвращает выходной образ в виде массива ячеек, который затем можно передать в качестве входного аргумента deconvlucy для перезапуска деконволюции.
Массив выходных ячеек содержит следующие четыре элемента:
Элемент | Описание |
|---|---|
| Исходное входное изображение |
| Изображение, созданное последней итерацией |
| Изображение, созданное следующей за последней итерацией |
| Внутренняя информация, используемая |