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deconvblind

解模糊图像使用盲反褶积

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语法

[J, psfr] = deconvblind(我psfi)
[J, psfr] = deconvblind(我psfi iter)
[J, psfr] = deconvblind(我psfi iter dampar)
[J, psfr] = deconvblind(我psfi iter dampar,重量)
[J, psfr] = deconvblind(我psfi iter dampar,体重,读出)
[J, psfr] = deconvblind (___有趣的)

描述

(J,psfr)= deconvblind (我,psfi)deconvolves形象我使用最大似然算法和一个初始估计点扩散函数(PSF),psfi。的deconvblind函数返回的解模糊的形象J和恢复PSF,psfr。

为了提高恢复,deconvblind金宝app支持多种可选的参数,下面描述。使用[]作为一个占位符如果不指定一个中间参数。

(J,psfr)= deconvblind (我,psfi,iter)指定的迭代的数量,iter。

(J,psfr)= deconvblind (我,psfi,iter,dampar)控制噪声放大通过抑制迭代像素偏离少量噪声相比,阻尼指定的阈值dampar。默认情况下,不会发生衰减。

例子

(J,psfr)= deconvblind (我,psfi,iter,dampar,重量)指定输入图像的像素我被认为是在恢复。一个元素的值重量数组决定了输入图像的像素在相应的位置。例如,从考虑,排除一个像素分配它的值0在重量数组中。你可以调整权重值分配给每个像素根据平面场校正的数量。

(J,psfr)= deconvblind (我,psfi,iter,dampar,重量,读出)指定添加剂噪声(如背景和前景噪声)和读出相机噪声的方差,读出。

(J,psfr)= deconvblind (___,有趣的),在那里有趣的是一个处理函数,描述了PSF额外的限制。有趣的每次迭代结束时。关于处理函数的更多信息,请参阅创建函数处理。

例子

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打开生活的脚本

创建一个示例图像噪声。

%设置随机数发生器的默认设置%的一致性的结果。rng默认的;我=棋盘(8);PSF = fspecial (“高斯”7、10);V =。;BlurredNoisy = imnoise (imfilter (PSF),“高斯”0 V);

创建一个像素权重数组指定包含在处理。

WT = 0(大小(I));WT (5: end-4, 5: end-4) = 1;INITPSF = 1(大小(PSF));

执行盲反褶积。

P [J] = deconvblind (BlurredNoisy INITPSF 20、10 * sqrt (V), WT);

显示结果。

次要情节(221);imshow (BlurredNoisy);标题(“=模糊和噪声”);次要情节(222);imshow (PSF, []);标题(“真正的PSF”);次要情节(223);imshow (J);标题(“解模糊图像”);次要情节(224);imshow (P, []);标题(“恢复PSF”);

图包含4轴对象。坐标轴对象1与标题=模糊和噪声包含一个类型的对象的形象。坐标轴对象2标题真正PSF包含一个类型的对象的形象。坐标轴对象3标题解模糊图像包含一个类型的对象的形象。坐标轴对象4标题恢复PSF包含一个类型的对象的形象。

输入参数

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模糊的形象,指定为一个数值数组的维度。您还可以指定作为一个单元阵列的形象,使中断迭代。有关更多信息,请参见提示。

数据类型:单|双|int16|uint8|uint16

初步估计PSF,指定为数字数组。PSF恢复强烈影响的大小初始猜测psfi和它所包含的值。出于这个原因,指定的数组1年代你的psfi。

您还可以指定psfi作为一个单元阵列,使中断迭代。有关更多信息,请参见提示。

数据类型:单|双|int16|uint8|uint16

的迭代次数,指定为一个正整数。

数据类型:双

阈值衰减,指定为数字标量。阻尼发生的像素迭代小于阈值之间的偏差。dampar有相同的数据类型我。

体重每个像素值,指定为一个数值数组值的区间[0,1]。重量有相同的大小作为输入图像,我。默认情况下,所有的元素重量有价值1,因此所有像素被认为是同样的恢复。

数据类型:双

噪音,指定为一个数字标量或数字数组。的价值读出对应于加性噪声(如从前景和背景噪声)和读出相机噪声的方差。读出有相同的数据类型我。

处理函数,指定为一个句柄。有趣的必须接受PSF作为它的第一个参数。函数必须返回一个参数:PSF是相同的尺寸与原始PSF和满足的积极性和规范化约束。

输出参数

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解模糊图像,作为数字数组或返回1-by-4细胞数组。J(或J {1}当J是一个单元阵列)数据类型一样吗我。关于返回的更多信息J作为中断单元阵列迭代,明白了提示。

恢复PSF,作为一个数组返回正数或1-by-4单元阵列。psfr具有相同大小的初始估计PSF,psfi,是归一化所以元素的总和是1。关于返回的更多信息psfr作为中断单元阵列迭代,明白了提示。

数据类型:双

提示

  • 您可以使用deconvblind进行反褶积,开始之前的反褶积停了下来。要使用该功能,通过输入图像我在PSF和初始猜测,psfi,如细胞数组:{我}和{psfi}。当你做什么,deconvblind函数返回的输出图像J和恢复点扩散函数,psfr作为细胞阵列,然后可以作为输入数组传递到下一个deconvblind调用。输出单元阵列J包含四个要素:

    J {1}包含我原始图像。

    J {2}包含最后一次迭代的结果。

    J {3}包含倒数第二迭代的结果。

    J {4}是一个数组生成的迭代算法。

  • 输出图像J可能引入的展览响离散傅里叶变换中使用的算法。为了减少振铃,使用我= edgetaper psfi)在调用之前deconvblind。

引用

[1]D.S.C.比格斯和m·安德鲁斯加速迭代图像重建算法应用光学,36卷,8号,1997年。

[2]R.J. Hanisch R.L.白色,R.L. Gilliland,反褶积的哈勃太空望远镜的图像和光谱反褶积的图像和光谱,艾德。P.A.简颂,第二版,学术出版社,1997。

[3]蒂莫西·j·霍姆斯等,由极大似然反褶积光显微图像重建生物共焦显微镜的手册,艾德。詹姆斯·b·Pawley充气出版社,纽约,1995年。

版本历史

之前介绍过的R2006a

另请参阅

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