我正在研究处理显微镜图像的管道。每个图像都是一堆tiff平面，我想在堆栈上运行反卷积但是我没有关于psf的信息。 到目前为止，我一直在使用matlab函数deconvblind。我深入研究了scikit-image restoration.modules，并且描述的那个工作正常，但都需要psf。 matlab中对deconvblind的描述说
该算法最大化了与生成的PSF卷积时得到的图像是模糊图像的实例的可能性，假设泊松噪声统计。
有没有办法可以在python中实现这个算法然后估算psf并使用scikit-image提供的其中一个restore.modules？
由于
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从描述中可以清楚地看到，scipy模块实现了Richardson-lucy算法。它非常易于实现，并且易于扩展到双盲迭代。谷歌比如Biggs关于盲目反卷的工作。您的数据是否完全适合双盲反卷积是另一回事。除非您的数据非常稀少，否则盲目的反卷积问题非常严重。
出于相关原因：不要期望过多的普通宽场解卷积。在进行反卷积时，魔鬼非常注重细节;谁来处理边界条件，等等。最好的免费软件解卷积软件（不幸的是）以imagej插件的形式出现，如评论中所述。