【问题标题】:Scipy blind deconvolutionScipy 盲反卷积
【发布时间】:2014-08-13 16:27:15
【问题描述】:

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 restore.modules 和描述的工作正常,但都需要 psf。 matlab中对deconvblind的描述说

假设泊松噪声统计,该算法最大化结果图像在与结果 PSF 卷积时是模糊图像实例的可能性。

有没有一种方法可以在 python 中实现这个算法,然后估计 psf 并使用 scikit-image 提供的 restore.modules 之一?

谢谢

【问题讨论】:

  • 对不起,我是 sackoverflow 的新手。我改写了这个问题以更详细地描述这个问题
  • 我知道它不是 python,但你试过 ImageJ 吗?

标签: image scipy scikit-image


【解决方案1】:

从描述中可以看出scipy模块实现了Richardson-lucy算法。它很容易实现,也很容易扩展到双盲迭代。 Google 例如 Biggs 在盲反卷积方面的工作。不过,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疏,否则盲反卷积问题非常不适。

出于相关原因:不要对普通的宽场反卷积抱有太多期望。在正确进行反卷积时,魔鬼非常注重细节。谁来处理边界条件等等。如 cmets 所述,最好的免费反卷积软件(不幸的是)以 imagej 插件的形式出现。

【讨论】:

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