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我是图像分析方面的新手（使用 Python），我想在我的数据（CT 扫描）上应用richardson_lucy 反卷积（来自 skimage）。出于这个原因，我通过特定的软件估计了“体素数”中的 PSF。它的值大约是 6.73 体素，但我不知道如何将它用作函数中的参数。

该函数使用PSF参数作为ndarray，所以我尝试了这种方式：

from skimage import io
from pylab import array
img = io.imread ("Slice1.tif")
import skimage.restoration as rst
PSF = array (6.7)
img_dbl = rst.richardson_lucy (img, PSF, iterations=10)

它向我显示了这个错误：IndexError: too many indices for array

在 CT 扫描中，两种不同材料之间的模糊可以与高斯 PSF 相关联。如果您有更多去模糊的技巧（可能比 RL 更好），请写出来。

谁能帮帮我吗。

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有类似的问题，还在研究中。就我而言，如果我不用np.uint8作类型，它就不起作用。CT 数据应该是 16 位，但只使用前 12 位（映射到 [-1024, 3096] 之间的值。所以我必须将图像数据重新缩放到 [0-255]，然后才能得到除黑色或白色之外的任何内容.

如果我理解正确，PSF 的总和应该始终为 1。我可以从您的问题中猜到，您假设点扩散函数是具有 6.7 像素的有意义（95% 的值？）扩散的高斯函数。在这种情况下，您必须将 PSF 建模为高斯（这就是我来这里的目的）。

您可以使用本文中@FuzzyDuck 描述的方法创建一个。

PSF = gkern(5,2)

这将使用@FuzzyDuck 提出的方法创建一个总和为 1 的高斯 5x5 内核，sigma 为 2。请注意，点扩散函数可以应用多次，因此您必须对这些值进行一些试验（或使用算法近似）。

于 2018-04-19T15:51:22.033 回答