MATLAB中盲去卷积deconvblind函数的使用

deconvblind：使用盲解卷积的去模糊图像。

[J，PSF] = deconvblind（I，INITPSF）使用最大似然算法对图像I解卷积，返回去模糊图像J和恢复的点扩散函数PSF。 生成的PSF是与INITPSF相同大小的正数组，归一化，所以它的总和增加到1。PSF的恢复受其初始猜测大小INITPSF的影响较大，而其值较小（一个数组是一个更安全的猜测）。

I 可以是N维数组。

为了改善恢复，可以传入附加参数（如果中间参数未知，则使用[]作为占位符）：

[J,PSF] = deconvblind(I,INITPSF,NUMIT)
[J,PSF] = deconvblind(I,INITPSF,NUMIT,DAMPAR)
[J,PSF] = deconvblind(I,INITPSF,NUMIT,DAMPAR,WEIGHT)

[J,PSF] = deconvblind(I,INITPSF,NUMIT,DAMPAR,WEIGHT,READOUT).

PSF的附加限制可以通过用户提供的功能来提供：

[J,PSF] = deconvblind(...,FUN)

FUN（可选）是描述PSF附加约束的函数。 FUN必须是FUNCTION_HANDLE。 FUN在每次迭代结束时被调用。 FUN必须接受PSF作为其第一个参数，并且可以接受附加参数P1，P2，...，PN。 FUN应该返回一个参数PSF，它与INITPSF的大小相同，并满足积极性和规范化约束。

NUMIT（可选）是迭代次数（默认值为10）。

DAMPAR（可选）是一个数组，用于指定图像I（根据泊松噪声的标准偏差）的结果图像的阈值偏差，低于此值会发生阻尼。 对于在DAMPAR值内偏离其原始值的像素，迭代被抑制。 这可以抑制这些像素中的噪音，并在其他地方保留必要的图像细节。 默认值为0（无阻尼）。

WEIGHT（可选）分配给每个像素以反映相机的拍摄质量。 将一个坏像素分配给零权值，从而排除该像素。 您可以根据平场校正的数量来调整自己的体重，而不是给予好像素的权重。 默认值是与输入图像I大小