去模糊图像使用Lucy-Richardson算法
这个例子展示了如何使用Lucy-Richardson算法解模糊图像。时可以使用有效的点扩散函数PSF(模糊算子)是已知的,但很少或根本没有信息可供噪声。模糊和噪声图像恢复迭代的加速,阻尼Lucy-Richardson算法。您可以使用光学系统的特征作为输入参数来提高图像重建的质量。
步骤1:读取图像
读入一个RGB图像和作物的例子是256 - 256 - 3。的deconvlucy函数可以处理任何数组的维度。
我= imread (“board.tif”);我= (50 + (1:256),2 + (1:256):);图;imshow(我);标题(的“原始图像”);文本(大小(我,2),大小(我,1)+ 15,…“图片由由亚历山大•诉Panasyuk博士。”,…“字形大小”7“HorizontalAlignment”,“正确”);文本(大小(我,2),大小(我,1)+ 25,…“哈佛-史密松天体物理中心”,…“字形大小”7“HorizontalAlignment”,“正确”);
步骤2:模拟模糊和噪声
模拟一个真实的图像,可以模糊由于摄像机运动或缺乏关注。图像也可以吵了由于随机干扰。卷积的例子模拟模糊与真正的图像(使用高斯滤波器imfilter)。高斯滤波器则代表一个点扩散函数,PSF。
PSF = fspecial (“高斯”5、5);模糊= imfilter (PSF,我“对称”,“conv”);图;imshow(模糊);标题(“模糊”);
模拟的例子添加高斯噪声的噪声方差V模糊图像(使用imnoise)。噪声方差V后来用于定义一个阻尼参数的算法。
V = .002;BlurredNoisy = imnoise(模糊,“高斯”0 V);图;imshow (BlurredNoisy);标题(“模糊和噪声”);
步骤3:恢复和嘈杂的图像模糊
恢复提供PSF的模糊和噪声图像和只使用5次迭代(缺省为10)。输出是相同类型的数组作为输入图像。
luc1 = deconvlucy (BlurredNoisy PSF 5);图;imshow (luc1);标题(“恢复图像,NUMIT = 5”);
第四步:重复探索恢复
每次迭代生成图像的变化。调查的演化图像恢复,你可以做反褶积的步骤:做一组迭代,看到结果,然后恢复他们的迭代停止。为此,输入图像必须通过作为一个单元阵列的一部分。例如,第一组迭代通过传入开始{BlurredNoisy}而不是BlurredNoisy图像作为输入参数。
luc1_cell = deconvlucy ({BlurredNoisy} PSF 5);
在这种情况下输出,luc1_cell,成为一个细胞数组。细胞的输出由四个数字数组,第一个是BlurredNoisy形象,第二个是类的恢复图像双,第三个数组one-before-last迭代的结果,和第四个数组是一个内部参数的迭代集合。第二个数字输出单元阵列的阵列,形象luc1_cell {2}是相同的,步骤3的输出数组的形象,luc1可能是个例外,他们班(细胞输出总是给类的恢复图像双)。
继续迭代,以之前的输出函数调用,单元阵列luc1_cell,并将其传递到deconvlucy函数。使用默认的迭代次数(NUMIT= 10)。恢复图像共有15个迭代的结果。
luc2_cell = deconvlucy (luc1_cell PSF);luc2 = im2uint8 (luc2_cell {2});图;imshow (luc2);标题(“恢复图像,NUMIT = 15”);
步骤5:通过阻尼控制噪声放大
最新的图像,luc215个迭代的结果。虽然比之前更源于5迭代,开发“斑点”形象出现。斑点不对应于任何实际结构(比较真实的图像),而是是拟合的结果中的噪声数据过于密切。
控制噪声放大,通过指定使用阻尼选项DAMPAR参数。DAMPAR必须是同一个类的输入图像。该算法抑制了模型在区域差异变化与噪声相比非常小。的DAMPAR这里使用= 3个标准差的噪音。注意,图像平滑。
DAMPAR = im2uint8 (3 * sqrt (V));luc3 = deconvlucy (DAMPAR BlurredNoisy PSF, 15日);图;imshow (luc3);标题(“恢复图像与阻尼,NUMIT = 15”);
这个例子探讨了的下一部分重量和子样品输入参数的deconvlucy使用模拟功能,明星形象(为简单起见和速度)。
步骤6:创建示例图像
这个示例创建一个黑色/白色四颗星的形象。
I = 0 (32);我(5,5)= 1;我(10,3)= 1;我(27岁,26)= 1;25我(29日)= 1;图;imshow([],我“InitialMagnification”,“适合”);甘氨胆酸ax =;斧子。Visible =“上”;斧子。XTickLabel = [];斧子。YTickLabel = [];斧子。XTick = 24 [7];斧子。XGrid =“上”;斧子。YTick = 28 [5];斧子。YGrid =“上”;标题(“数据”);
第七步:模拟模糊
模拟的例子通过创建一个恒星的模糊图像的高斯滤波器,PSF,并与真实图像卷积。
PSF = fspecial (“高斯”15日3);模糊= imfilter (PSF,我“conv”,“符号”);
现在模拟相机,只能观察到明星的图像的一部分(只看到模糊)。创建一个加权函数数组,WT,包括在中央的一部分模糊图像(“好”像素,位于虚线)和0的边缘(“坏”像素——那些不接收信号)。
WT = 0 (32);WT(回8:23)= 1;CutImage =模糊。* WT;
减少振铃与边界,应用edgetaper用给定的PSF函数。
CutEdged = edgetaper (CutImage PSF);图;imshow (1-CutEdged [],“InitialMagnification”,“适合”);甘氨胆酸ax =;斧子。Visible =“上”;斧子。XTickLabel = [];斧子。YTickLabel = [];斧子。XTick = 24 [7];斧子。XGrid =“上”;斧子。YTick = 28 [5];斧子。YGrid =“上”;标题(“观察”);
第八步:提供权重数组
算法权重每个像素值根据权重数组而恢复图像。在我们的示例中,只有中央像素的值(使用WT= 1),而“坏”排除在优化像素值。然而,该算法可以将信号功率到这些“坏”像素的位置,除了相机的视图的边缘。注意解决星位置的准确性。
luc4 = deconvlucy (CutEdged PSF 300 0 WT);图;imshow (1-luc4 [],“InitialMagnification”,“适合”);甘氨胆酸ax =;斧子。Visible =“上”;斧子。XTickLabel = [];斧子。YTickLabel = [];斧子。XTick = 24 [7];斧子。XGrid =“上”;斧子。YTick = 28 [5];斧子。YGrid =“上”;标题(“恢复”);
第九步:提供一个finer-sampled PSF
deconvlucy可以给予更好的恢复undersampled图像采样PSF(细子样品次)。解决模拟图像和PSF,垃圾箱的例子模糊图像和原始的PSF,两个像素,在每一个维度。
分箱=挤压(总和(重塑(模糊,[2 16 2])));BinnedImage =挤压(sum(分箱,2));分箱=挤压(总和(重塑(PSF(一14,一14),[2 7 2 7])));BinnedPSF =挤压(sum(分箱,2));图;imshow (1-BinnedImage [],“InitialMagnification”,“适合”);甘氨胆酸ax =;斧子。Visible =“上”;斧子。XTick = [];斧子。YTick = [];标题(“被发现”);
恢复undersampled映像,BinnedImage使用undersampled PSF,BinnedPSF。请注意,luc5图像区别只有3星。
luc5 = deconvlucy (BinnedImage BinnedPSF 100);图;imshow (1-luc5 [],“InitialMagnification”,“适合”);甘氨胆酸ax =;斧子。Visible =“上”;斧子。XTick = [];斧子。YTick = [];标题(“可怜的PSF”);
下一个示例恢复undersampled图像(BinnedImage),这一次使用更好的PSF(定义子样品次细网格)。重建的图像(luc6)更准确地解决了星星的位置。注意的两颗恒星之间如何分配权力在图片的右下角。这暗示了两个明亮的物体的存在,而不是一个,与前面的恢复。
luc6 = deconvlucy (BinnedImage PSF, 100年,[][],[],2);图;imshow (1-luc6 [],“InitialMagnification”,“适合”);甘氨胆酸ax =;斧子。Visible =“上”;斧子。XTick = [];斧子。YTick = [];标题(“好PSF”);
另请参阅
deconvwnr|deconvreg|deconvlucy|deconvblind
