Шаг 9: Моделирование функции протяженности точки PSF
Функция deconvlucy применяется для восстановления рассматриваемого размытого изображения с использованием функции протяженности точки PSF. Рассмотрим зависимость качества восстановления изображений от удачного выбора функции протяженности точки.
Binned=squeeze(sum(reshape(Blurred, [2 16 2 16])));BinnedImage=squeeze(sum(Binned, 2));Binned=squeeze(sum(reshape(PSF(1:14, 1:14), [2 7 2 7])));BinnedPSF=squeeze(sum(Binned, 2));subplot(234); imshow(1-BinnedImage, [], 'notruesize');set(gca, 'Visible', 'on', 'XTick', [], 'YTick', []);
Проведем восстановление изображения BinnedImage с использованием смоделированной функции протяженности точки BinnedPSF. Отметим, что на изображении luc5 размещено только три объекта.
luc5=deconvlucy(BinnedImage, BinnedPSF, 100);subplot(235); imshow(1-luc5, [], 'notruesize');set(gca, 'Visible', 'on', 'XTick', [], 'YTick', []);
Рассмотрим еще один пример восстановления изображений с применением более точной функции протяженности точки. Восстановленное изображение (luc6) характеризируется более точным расположением объектов. Изменяя параметры, попробуем разделить объект в нижнем правом углу, что должно привести к улучшению восстановления.
luc6=deconvlucy(BinnedImage, PSF, 100, [], [], [], 2);subplot(236); imshow(1-luc6, [], 'notruesize');set(gca, 'Visible', 'on', 'XTick', [], 'YTick', []);