Python cucim.skimage.restoration.richardson_lucy用法及代码示例

用法: cucim.skimage.restoration.richardson_lucy(image, psf, iterations=50, clip=True, filter_epsilon=None)

Richardson-Lucy 反卷积。

参数：

image：ndarray: 输入降级图像(可以是 N 维)。
psf：ndarray: 点扩散函数。
iterations：整数，可选: 迭代次数。该参数起到正则化的作用。
clip：布尔值，可选: 默认为真。如果为真，则结果的像素值高于 1 或低于 -1 将被阈值化以实现 skimage 管道兼容性。
filter_epsilon: float, optional：: 低于中间结果的值变为 0 以避免被小数除。

im_deconv：ndarray: 去卷积的图像。

参考：

1: https://en.wikipedia.org/wiki/Richardson%E2%80%93Lucy_deconvolution

例子：

>>> import cupy as cp
>>> from cucim.skimage import img_as_float, restoration
>>> from skimage import data
>>> camera = cp.asarray(img_as_float(data.camera()))
>>> from cupyx.scipy.signal import convolve2d
>>> psf = cp.ones((5, 5)) / 25
>>> camera = convolve2d(camera, psf, 'same')
>>> camera += 0.1 * camera.std() * cp.random.standard_normal(camera.shape)
>>> deconvolved = restoration.richardson_lucy(camera, psf, 5)

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cucim.skimage.restoration.richardson_lucy。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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