概述

使用deconvlucy函数去模糊图像使用加速，阻尼，露西-理查德森算法。该算法最大可能的结果图像，当与PSF卷积时，是一个模糊图像的实例，假设泊松噪声统计。当你知道PSF但对图像中的附加噪声知之甚少时，这个函数是有效的。

的deconvlucy函数实现了对原始Lucy-Richardson最大似然算法的几种适应，解决复杂的图像恢复任务。

降低噪声放大的影响

噪声放大是最大似然方法的一个常见问题，试图尽可能地拟合数据。经过多次迭代，恢复的图像可以具有斑点外观，特别是在低信噪比下观察到的平滑物体。这些斑点并不代表图像中的任何真实结构，而是图像中噪声过于接近的人工制品。

为了控制噪声放大，采用了deconvlucy函数使用阻尼参数，DAMPAR．此参数指定结果图像与原始图像之间的偏差的阈值水平，低于该值会发生阻尼。对于偏离其原始值附近的像素，迭代将被抑制。

阻尼也用于减振响，复原图像中高频结构的出现。振铃不一定是噪声放大的结果。看到避免在去模糊图像中出现铃声获取更多信息。

计算非均匀图像质量

现实生活中图像恢复的另一个复杂问题是数据可能包含坏像素，或者接收像素的质量可能随着时间和位置而变化。通过指定重量数组参数。deconvlucy函数时，可以指定忽略图像中的某些像素。类中的元素赋值为0，可忽略像素重量与图像中的像素相对应的数组。

该算法根据邻域像素的信息对坏像素的预测值进行收敛。探测器响应从像素到像素的变化(所谓的平场校正)也可以由重量数组中。您可以指定分数值，并根据平场校正的量对像素进行加权，而不是为好的像素分配1.0的权重。

处理相机读出噪声

电荷耦合器件(CCD)噪声探测器有两个主要组成部分:

Lucy-Richardson迭代本质上解释了第一种类型的噪声。你必须考虑到第二种噪音;否则，它会导致具有低水平入射光子的像素具有负值。

的deconvlucy函数使用读出输入参数处理相机读出噪声。该参数的值通常是读出噪声方差和背景噪声(例如，来自背景辐射的计数数)的和。的值读出参数指定确保所有值都为正的偏移量。

处理欠采样图像

如果在更细的网格上进行恢复，则可以显著改善欠采样数据的恢复。的deconvlucy函数使用SUBSMPL参数来指定子采样率，如果已知PSF具有更高的分辨率。

如果欠采样数据是在图像采集过程中相机像素分仓的结果，那么在每个像素率下观测到的点喷流可以作为一个更精细的网格点喷流。除此之外，PSF可以通过亚像素偏移观测或光学建模技术获得。这种方法对于星星的图像特别有效(高信噪比)，因为星星被有效地强制位于像素的中心。如果一个星号在像素之间居中，它将被恢复为相邻像素的组合。一个更精细的网格将恒星通量的后续扩散重定向到恒星图像的中心。

示例:使用deconvlucy函数去模糊图像

来说明一个简单的用法deconvlucy，这个例子模拟一个模糊的，有噪声的图像通过卷积高斯滤波器PSF与图像(使用imfilter)，然后加入方差的高斯噪声V到模糊的图像(使用imnoise)：

精炼结果

的deconvlucy函数，默认情况下，执行多个去模糊过程的迭代。您可以在一定次数的迭代之后停止处理以检查结果，然后从处理停止的点重新启动迭代。要做到这一点，将输入图像作为单元格数组传入，例如，{BlurredNoisy}．的deconvlucy函数将输出图像作为单元格数组返回，然后可以将该单元格数组作为输入参数传递给该单元格deconvlucy重新启动反褶积。

输出单元格数组包含以下四个元素:

的deconvlucy函数支持其他几个可万博1manbetx选参数，您可以使用这些参数来实现最好的结果，例如指定一个阻尼参数来处理模糊图像中的附加噪声。要查看这些可选参数的影响，请查看图像处理工具箱™去模糊示例。