python实现特征检测算法4

Richardson-Lucy 反卷积算法

Richardson-Lucy反卷积算法是一种用于图像复原的经典迭代方法，旨在恢复因成像系统中的点扩散函数（PSF, Point Spread Function）引起的模糊图像。该算法由William H. Richardson于1972年首次提出，并在1974年由Leon B. Lucy独立提出了类似的改进和扩展，因此被称为Richardson-Lucy反卷积算法。该算法的提出极大地推动了图像复原技术的发展，尤其是在涉及成像系统退化的领域中具有广泛应用。

成像系统在实际拍摄和记录过程中，常常会受到各种模糊因素的影响，例如相机镜头的缺陷、光学系统的散射、运动模糊以及焦点不准等。这些因素导致成像系统记录的图像与实际场景存在一定的差异，其中PSF是描述这种退化过程的重要工具。PSF可以理解为系统对单个点源的响应，它决定了图像中每个像素如何在成像过程中“扩散”或“散开”到其他像素。因此，PSF在卷积过程中会将原始图像的细节模糊化，而Richardson-Lucy反卷积算法正是通过反向推导这个过程，恢复原始的、未被模糊化的图像。

Richardson-Lucy算法的工作原理

Richardson-Lucy反卷积算法的核心思想是基于贝叶斯估计的最大似然方法（Maximum Likelihood Estimation，MLE）。假设已知图像的模糊过程可以被点扩散函数建模，则可以通过迭代计算，逐步优化图像估计，减少模糊的影响。

具体而言，该算法假设输入的模糊图像是原始图像与PSF卷积的结果，并假定