我知道我可以使用反卷积算法，例如LUCY、Weiner和Blind，但我对如何估计 LUCY 和 Weiner 算法所需的 PSF（点扩散函数）感到困惑。我目前正在使用宽场荧光显微镜设置。

我在互联网上的很多地方都读到了一个荧光珠，它代表一个亚分辨率对象，因此是一个脉冲函数。虽然我知道 OTF（光学传递函数）由我得到的图像表示，但我如何叠加以使用相同的图像对我拥有的图像进行反卷积？

这是我试图去卷积的图像示例：

我有一个程序可以自动选择珠子并裁剪图像的其余部分。我需要做的就是对此应用反卷积。

我的最终目标是通过对我从视频中获得的一堆 2D 切片进行反卷积并用 3D 软件表示它们来实现光学切片。

所以有人可以从理论上解释我需要做什么（或者在 MATLAB 方面，这将是首选）。

一种可能的解决方案

在与几个人交谈后，我注意到 EPFL 有一个可从 MATLAB 调用的Java 资源。它是一个 PSF 发生器，基于您的显微镜的规格。这个生成的 PSF 可以与 LUCY 和 Weiner 一起使用。

替代解决方案

我还找到了这个资源，这是一个 MATLAB 库，专门用于我现在正在做的事情。

这（如果有人也试图回答这个问题，我会喜欢它）是我将如何衡量反卷积算法的性能。我相信我的反卷积的最终结果将取决于 PSF 估计（EPFL 资源或 Praveen 算法）和反卷积算法（Blind、LUCY、Weiner 等）。完成后，我将在此处发布所有结果的表格。