Question

我正在研究反褶皱，
偶然发现Richardson-Lucy deconvolution，
我正在考虑编写一个简单的程序来使用这种方法进行后处理，
有谁知道我在哪里可以找到完整的可实现的算法或源代码，我可以研究和使用？

最好用C ++语言或matlab。

我读了几本书，但它们有点普遍而且太理论化了。

谢谢，查尔斯·莫比但我仍然在寻找在线.m文件时遇到问题，
所有我得到的参考形式是参考而不是真实的文件如果您能提供更多详细信息，我们非常感谢提前谢谢！

Answer 1

MATLAB有一个不错的实现（在Google上搜索corelucy.m和deconvlucy.m，或下载MATLAB和图像处理工具箱演示）。

MathWorks在其网站上有文档：

http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/images/bqqhld4.html

外部循环（设置反卷积点扩散函数，进行迭代）在这里：
http://ecco2.jpl.nasa.gov/opendap/hyrax/matlab/images/images/deconvlucy.m

内环（LR算法的核心部分）：
https://svn.ecdf.ed.ac.uk/repo/ph/IGM/matlab/generic/images/corelucy.m

非常好的NASA主持部分MATLAB！

Answer 2

我建议使用MATLAB或F / OSS替代GNU Octave。它们对于这类事情要好得多，因为它们具有图像处理程序库，而卷积是一种高度优化的内置函数。

Answer 3

如果要使用MATLAB图像处理工具箱（DECONVLUCY）中的Richardson-Lucy反卷积算法，则需要先获取图像处理工具箱=）。在another answer I gave for an SO question中，我提到了如何获得MATLAB及其各种工具箱的试验，如果你还没有它们的话。获得工具箱后，您可能会查看DECONVLUCY的源代码（.m或.c文件）来研究算法并弄清楚它是如何工作的。

Answer 4

以下是Richardson-Lucy反卷积的一个非常简单的Matlab实现：

function result = RL_deconv(image, PSF, iterations)
    % to utilise the conv2 function we must make sure the inputs are double
    image = double(image);
    PSF = double(PSF);
    latent_est = image; % initial estimate, or 0.5*ones(size(image)); 
    PSF_HAT = PSF(end:-1:1,end:-1:1); % spatially reversed psf
    % iterate towards ML estimate for the latent image
    for i= 1:iterations
        est_conv      = conv2(latent_est,PSF,'same');
        relative_blur = image./est_conv;
        error_est     = conv2(relative_blur,PSF_HAT,'same'); 
        latent_est    = latent_est.* error_est;
    end
    result = latent_est;

original = im2double(imread('lena256.png'));
figure; imshow(original); title('Original Image')

hsize=[9 9]; sigma=1;
PSF = fspecial('gaussian', hsize, sigma);
blr = imfilter(original, PSF);
figure; imshow(blr); title('Blurred Image')

res_RL = RL_deconv(blr, PSF, 1000); toc;
figure; imshow(res_RL2); title('Recovered Image')

您也可以在频域中工作，而不是如上所述在空间域中工作。在这种情况下，代码将是：

function result = RL_deconv(image, PSF, iterations)
fn = image; % at the first iteration
OTF = psf2otf(PSF,size(image)); 
for i=1:iterations
    ffn = fft2(fn); 
    Hfn = OTF.*ffn; 
    iHfn = ifft2(Hfn); 
    ratio = image./iHfn; 
    iratio = fft2(ratio); 
    res = OTF .* iratio; 
    ires = ifft2(res); 
    fn = ires.*fn; 
end
result = abs(fn);

要消除边缘处的人工制品，您可以在边缘镜像输入图像，然后在之后裁剪掉镜像位，或者在调用image = edgetaper(image, PSF)之前使用Matlab RL_deconv。

原生Matlab实现deconvlucy.m有点复杂btw - 可以找到here的源代码并使用accelerated version of the basic algorithm。

盲解卷积算法问题

4 个答案: