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顕微鏡画像を処理するパイプラインに取り組んでいます。各画像は tiff プレーンのスタックであり、スタックでデコンボリューションを実行したいのですが、psf に関する情報がありません。これまでのところ、matlab 関数deconvblindを使用してきました。scikit-image restore.modules を掘り下げたところ、説明されているものは正常に動作しますが、すべて psf が必要です。matlab の deconvblind の説明には、

このアルゴリズムは、ポアソン ノイズ統計を仮定して、結果の PSF と畳み込みを行うと、結果のイメージがぼやけたイメージのインスタンスである可能性を最大化します。

このアルゴリズムを Python で実装し、psf を推定して、scikit-image が提供する restore.modules の 1 つを使用する方法はありますか?

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説明から、scipy モジュールが Richardson-lucy アルゴリズムを実装していることは明らかです。実装は非常に簡単で、二重盲検反復への拡張も簡単です。たとえば、ブラインド デコンボリューションに関する Biggs の研究。ただし、データがダブル ブラインド デコンボリューションに適しているかどうかは別の問題です。データが非常にまばらでない限り、ブラインド デコンボリューションの問題は非常に不適切です。

関連する理由から、単純なワイドフィールド デコンボリューションをあまり期待しないでください。デコンボリューションを正しく行うことに関しては、悪魔は非常に詳細です。誰が境界条件を処理するかなど。コメントに記載されているように、最高のフリーウェア デコンボリューション ソフトウェアは (残念ながら) imagej プラグインの形で提供されます。

于 2014-08-13T08:27:15.850 に答える