Изображение Deblur с использованием слепого деконволюции
[
deconvolves изображение J
,psfr
] = deconvblind(I
,psfi
)I
используя алгоритм максимального правдоподобия и начальную оценку функции расширения точек (PSF), psfi
. The deconvblind
функция возвращает оба окрашенных изображения J
и восстановленный PSF, psfr
.
Чтобы улучшить восстановление, deconvblind
поддерживает несколько необязательных параметров, описанных ниже. Использование []
как заполнитель, если вы не задаете промежуточный параметр.
[
определяет, какие пиксели в вход изображении J
,psfr
] = deconvblind(I
,psfi
,iter
,dampar
,weight
)I
учитываются при реставрации. Значение элемента в weight
массив определяет, сколько пикселя в соответствующем положении в вход изображении учитывается. Для примера, чтобы исключить пиксель из фактора, присвойте ему значение 0
в weight
массив. Можно настроить значение веса, присвоенное каждому пикселю, в соответствии с величиной коррекции плоского поля.
[
, где J
,psfr
] = deconvblind(___,fun
)fun
является указателем на функцию, которая описывает дополнительные ограничения на PSF. fun
вызывается в конце каждой итерации. Для получения дополнительной информации о указателях на функцию см. Раздел «Создание указателя на функцию».
Можно использовать deconvblind
чтобы выполнить деконволюцию, которая начинается с остановки предыдущего деконволюции. Чтобы использовать эту функцию, передайте вход изображение I
и начальное предположение в PSF, psfi
, как массивы ячеек: {I}
и {psfi}
. Когда вы делаете, deconvblind
функция возвращает выходное изображение J
и восстановленную функцию расширения точек, psfr
, как массивы ячеек, которые затем могут быть переданы как входные массивы в следующую deconvblind
вызов. Система выхода массива ячеек J
содержит четыре элемента:
J{1}
содержит I
, а оригинальное изображение.
J{2}
содержит результат последней итерации.
J{3}
содержит результат итерации «следующая к последней».
J{4}
- массив, сгенерированный итеративным алгоритмом.
Выходное изображение J
может показать звонок, введенный дискретным преобразованием Фурье, используемым в алгоритме. Чтобы уменьшить вызывной сигнал, используйте I = edgetaper(I,psfi)
перед вызовом deconvblind
.
[1] ОКРУГ ЮЖНАЯ КАРОЛИНА. Биггс и М. Эндрюс, Ускорение итерационных алгоритмов восстановления изображений, Applied Optics, Vol. 36, № 8, 1997.
[2] R.J. Hanisch, R.L. White, and R.L. Gilliland, Deconvolutions of Hubble Пространства Telescope Изображений and Спектров, Deconvolution of Изображений and Спектров, Ed.A. Jansson, 2nd ed, Academic Press, Ca, 1997.
[3] Timothy J. Holmes, et al., Light Microscopic Images Reconstructed by Maximum Likelihity Deconvolution, Handbook of Biological Confocal Microscopy, Ed. Джеймс Б. Поули, Plenum Press Press, нью-йорк, 1995.