Lucy-Richardson方法进行图像复原

资 源 简 介

Lucy-Richardson方法进行图像复原

详 情 说 明

Lucy-Richardson方法是一种经典的非盲图像反卷积算法，常用于修复因光学系统模糊或运动等因素导致的图像退化问题。该方法基于贝叶斯统计理论，通过迭代方式逐步逼近原始清晰图像。

算法核心思想是利用已知的点扩散函数（PSF）和退化图像，通过反向估计光源分布来重建原始图像。每次迭代都会对当前估计图像进行正向模糊操作，再将其与观测图像进行比较，根据差异反馈调整下一次的估计值。

当迭代次数设为5次时，算法能够快速去除明显的模糊伪影，但可能保留部分高频噪声。此时适合处理轻度模糊且时间敏感的场景。而将迭代次数提升到15次后，复原结果会呈现出更丰富的细节和边缘锐度，但对噪声也更敏感，可能需要在预处理阶段加入适当的正则化约束。

实际应用中需要权衡迭代次数和计算成本。建议从5-10次开始观察效果，逐步增加次数直到复原质量不再显著提升。同时需要注意过度迭代可能导致噪声放大，此时可结合Wiener滤波等后处理技术优化结果。