图像 (2D) 的 PSF（点扩散函数）答案

【问题标题】：PSF (point spread function) for an image (2D)图像 (2D) 的 PSF（点扩散函数）
【发布时间】：2017-12-01 02:42:58
【问题描述】：

我是图像分析方面的新手（使用 Python），我想对我的数据（CT 扫描）应用richardson_lucy 反卷积（来自 skimage）。出于这个原因，我通过特定的软件估计了“体素数”中的 PSF。它的值大约是6.73体素，但我不知道如何将它用作函数中的参数。

函数使用PSF参数作为ndarray，所以我是这样尝试的：

from skimage import io
from pylab import array
img = io.imread ("Slice1.tif")
import skimage.restoration as rst
PSF = array (6.7)
img_dbl = rst.richardson_lucy (img, PSF, iterations=10)

它显示了这个错误：IndexError: too many indices for array

在 CT 扫描中，两种不同材料之间的模糊可以与高斯 PSF 相关联。如果您有更多去模糊的技巧（可能比 RL 更好），请写出来。

谁能帮帮我。

【问题讨论】：

忘记 PIL，您应该使用 skimage.io.imread 打开图像。 AFAIK PIL 使用另一种与 opencv 或 skimage 不兼容的图像表示。
谢谢@PauloScardine，我改了。但是，它给了我同样的错误信息。
您确定您使用的是灰度图像吗？在调用richardson_lucy之前尝试img = color.rgb2gray(img)
图像已经是灰度的。无论如何我都试图转换它，但结果总是一样的。
你确定 psf 可以是一维数组吗？像np.ones((5, 5)) * 6.7 这样的东西怎么样 - 猜不到了。

标签： python image-processing blur deconvolution

【解决方案1】：

有类似的问题，仍在研究中。在我的情况下，如果我不使用 np.uint8 作为类型，它就不起作用。 CT 数据应该是 16 位，但只使用前 12 位（映射到 [-1024, 3096] 之间的值。所以我必须将图像数据重新缩放到 [0-255]，然后才能得到除黑色或白色之外的任何内容.

如果我理解正确，PSF 的总和应该始终为 1。我可以从您的问题中猜到，您假设点扩散函数是具有有意义（95% 的值？）扩散的高斯函数6.7 像素。在这种情况下，您必须将 PSF 建模为高斯（这就是我来这里的目的）。

您可以使用@FuzzyDuck 在this post 中描述的方法创建一个。

PSF = gkern(5,2)

这将使用@FuzzyDuck 提出的方法创建一个总和为 1 的高斯 5x5 内核，sigma 为 2。请注意，点扩散函数可以应用多次，因此您必须对这些值进行一些试验（或使用一种近似的算法）。

【讨论】：