Деконволюция с помощью метода Люси-Ричардсона с использованием MatLab
Я пытаюсь очистить изображение с помощью MatLab. У меня есть функция разброса точек (PSF), с которой были размыты изображения. Кроме того, я знаю, что есть шум, который распределен по Гауссу, и отношение сигнал / шум (SNR) очень высокое (> 20).
Matlab имеет несколько функций деконволюции, которые используют прямую фильтрацию (регуляризованный фильтр и фильтр Вейнера), которые не дают удовлетворительных результатов.
MatLab также имеет итерационный алгоритм Люси-Ричардсона (LR), который, в моем случае, хорошо справляется с размытием изображения (оценивается визуально).
Мой вопрос: теоретически обоснованно использовать метод LR, когда шум на изображении имеет гауссово распределение?
LR предполагает наличие пуассоновского шума на размытом изображении - но означает ли это, что он лучше всего работает с пуассоновским шумом, но также может быть достаточным для использования с другими типами шума - поэтому я могу ожидать аналогичных результатов, если я хочу размыть похожие изображения в будущее?
Или это означает, что LR может случайным образом давать бессмысленные результаты, если используется для изображений, которые имеют другие типы шума, кроме Пуассона?