`deconvolution` crate 是一个用于恢复模糊图像和体积数据的综合 Rust 库。它为已知 PSF(点扩散函数)的恢复以及模糊核未知的盲去卷积提供了强大的工具集。
主要功能包括:
* **多功能恢复算法:** 支持多种技术,包括维纳滤波(Wiener filtering)、理查森-露西(Richardson-Lucy)、兰德韦伯(Landweber)、吉洪诺夫正则化(Tikhonov regularization)以及各种最大似然/近端算法。
* **PSF 与建模:** 内置高斯、运动、散焦以及复杂的显微成像模型(如 Born-Wolf、Gibson-Lanni)生成器,支持 2D 图像和 3D 体积数据。
* **工作流集成:** 提供用于 `image::DynamicImage` 的高级 API 以及用于科学计算的底层 `ndarray` 支持。包含边缘渐变(edge tapering)和切趾(apodization)等广泛的预处理工具,以最大限度减少振铃伪影。
* **模拟与测试:** 提供用于生成合成数据、添加噪声(高斯、泊松)以及进行可复现基准测试的实用程序。
* **性能与配置:** 使用 `rayon` 进行并行处理优化,并提供可选的 `f16` 支持。用户可以轻松自定义边界条件、通道模式和范围策略,以满足特定的成像需求。
该库专为灵活性和精确性而设计,是开发者在 Rust 中实现高级图像恢复的理想工具。