- Sử dụng hàm deconvlucy để khử mờ một ảnh bằng cách sử dụng giải thuật Lucy- Richardson . 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 deconvlucy thi hành vài sự điều hợp tới giải thuật Lucy-Richardson . Sử dụng những điều hợp này ta có thể :
+ Giảm tác động của sự mở rộng nhiễu trên một ảnh khôi phục + Giải thích được tính không đồng nhất của chất lượng ảnh + Điều khiển camera đọc hết nhiễu nền
+ Cải thiện độ phân giải của ảnh phục hồi bằng cách lấy mẫu phụ
Giảm tác động của sự mở rộng nhiễu
- Sự mở rộng nhiễu là một vấn đề thường gặp của phương pháp giống cực đại ( maximum likelihood ) cố gắng lấp đầy dữ liệu gần nhất có thể . Sau một số vòng lặp , ảnh được khôi phục có thể có hình lốm đốm , đặc biệt với một đối tượng phẳng được quan sát tại tỉ số tín hiệu / nhiễu nhỏ . Những đốm này không đại diện cho bất kì một cấu trúc nào trong ảnh thực nhưng là giả tạo của việc làm khớp nhiễu trong ảnh quá gần .
- Để điều khiển sự mở rộng nhiễu , hàm deconvlucy sử dụng một tham số gọi là DAMPAR . Tham số này chỉ ra mức ngưỡng cho độ lệch của ảnh kết quả so với ảnh gốc . Với các pixel mà lệch khỏi vùng lân cận của các giá trị gốc của chúng , vòng lặp bị treo .
- Damping cũng được sử dụng để giảm rung ( ringing ) – hình dạng của cấu trúc tần số cao trong ảnh khôi phục . Ringing không cần thiết đến kết quả của mở rộng nhiễu .
Tính không đồng nhất của chất lượng ảnh