Toolbox xử lý ảnh của Matlab gồm có 4 hàm khôi phục ảnh mờ bao gồm :
- deconvwnr : Sử dụng bộ lọc Wiener
- deconvreg : Sử dụng bộ lọc được quy tắc hoá
- deconvlucy : Sử dụng giải thuật Lucy-Richardson
- deconvblind : Sử dụng giải thuật blind deconvolution
Tất cả những hàm này chấp nhận một PSF và một ảnh bị mờ như là các tham số chính của nó .Với hai hàm deconvwnr và deconvreg, ta cung cấp một số thông tin về nhiễu để giảm sự khuếch đại nhiễu đến mức có thể trong quá trình khôi phục .
Hàm deconvlucy thi hành một cách nhanh chóng giải thuật Lucy-Richardson . Hàm này thực hiện nhiều vòng lặp , sử dụng kĩ thuật tối ưu và thống kê Poisson . Với hàm này, ta không cần phải cung cấp thông tin về nhiễu phụ trong ảnh bị “bẩn”. Hàm này
có thể được sử dụng hiệu quả khi biết được hàm PSF nhưng biết ít về nhiễu tác động phụ lên ảnh.
Hàm deconvblind thi hành giải thuật blind deconvolution mà không cần nhận ra PSF . Khi ta gọi hàm deconvblind , ta truyền một tham số như là giá trị đoán biết ban đầu ở PSF . Hàm deconvblind trả lại một PSF đã được khôi phục để khôi phục ảnh . Sự thi hành sử dụng cùng chế độ suy giảm và lặp như hàm deconvlucy . Hàm này được sử dụng hiệu quả khi không có thông tin về mờ hoặc nhiễu.
Từ các nhận xét phía trên, có thể thấy hàm deconvblind là thích hợp cho việc lựa chọn giải thuật xử lý ảnh mờ trong việc truy vấn ảnh khi ta không có thông tin nào về mờ hoặc nhiễu đối với 1 bức ảnh được đưa vào truy vấn.
Các bước khử mờ dùng hàm deconvblind:
- Đọc một ảnh vào không gian làm việc
- Tạo hàm PSF để làm mờ ảnh
- Tạo mờ trên ảnh
- Khử mờ ảnh, tạo một sự ước lượng ban đầu cho kích thước của PSF