Архитектура системы

Модульная структура

BlindDeconvolution — модульный фреймворк для исследования методов слепой деконволюции изображений. Архитектура построена по принципу фасада: центральный класс Processing делегирует операции специализированным модулям.

Проект построен по модульному принципу с центральным классом-фасадом Processing:

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                       Processing (Facade)                    │
│                                                              │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │                  Core Modules                          │  │
│  │  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌───────────┐ ┌──────────┐  │  │
│  │  │  Reader  │ │ Display  │ │  Restore  │ │ Pipeline │  │  │
│  │  └──────────┘ └──────────┘ └───────────┘ └──────────┘  │  │
│  │                                                        │  │
│  │  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌───────────┐ ┌──────────┐  │  │
│  │  │  Filter  │ │  Clear   │ │  Tables   │ │   Prep   │  │  │
│  │  └──────────┘ └──────────┘ └───────────┘ └──────────┘  │  │
│  └────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                              │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │               Optimization & Analysis                  │  │
│  │  ┌────────────────────────┐ ┌────────────────────────┐ │  │
│  │  │   HyperparamOptimizer  │ │  ParetoFrontAnalyzer   │ │  │
│  │  └────────────────────────┘ └────────────────────────┘ │  │
│  └────────────────────────────────────────────────────────┘  │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
        │                    │                    │
        ▼                    ▼                    ▼
  ┌───────────┐       ┌────────────┐       ┌─────────────┐
  │  filters/ │       │ algorithms/│       │   core.py   │
  │  • blur   │       │ • our_co.  │       │   utils.py  │
  │  • noise  │       │ • 3rd_party│       │   metrics.py│
  │  • smooth │       │ • octave/  │       │   image.py  │
  │  • denoise│       │ • cython/  │       └─────────────┘
  └───────────┘       └────────────┘

Основные компоненты

1. `Processing` — центральный класс (фасад)

Модуль: blinddeconv.processing.core

Единая точка входа для всех операций. При инициализации автоматически создаёт все рабочие директории и подключает модули.

Параметр	По умолчанию	Назначение
`images_folder`	`"images"`	Директория с оригиналами
`blurred_folder`	`"blurred"`	Директория со смазанными
`restored_folder`	`"restored"`	Директория с восстановленными
`data_path`	`"data"`	Директория для CSV/метаданных
`color`	`False`	`True` — цветные, `False` — ч/б
`kernel_dir`	`"kernels"`	Директория для ядер

Внутренние модули:

Атрибут	Класс	Назначение
`reader`	`ModuleReader`	Загрузка изображений, создание связей
`display`	`ModuleDisplay`	Визуализация результатов
`histogram`	`ModulePreprocessing`	Предобработка (выравнивание гистограмм)
`tables`	`ModuleData`	Экспорт метрик в CSV
`clear`	`ModuleClear`	Очистка связей и файлов
`apply_filter`	`ModuleFilter`	Применение фильтров
`module_process`	`ModuleProcess`	Восстановление (один алгоритм)
`process_pipeline`	`ModuleProcessPipeline`	Полный пайплайн (фильтры + восстановление)
`optimizer`	`HyperparameterOptimizer`	Оптимизация гиперпараметров
`analyzer`	`ParetoFrontAnalyzer`	Парето-анализ

2. `Image` — связь изображений

Модуль: blinddeconv.processing.utils

Ключевая структура данных. Хранит граф связей между оригиналом, смазанными вариантами, восстановленными результатами и метриками.

Image (связь)
│
├── original_path          ← Путь к оригиналу
│
├── blurred_path           ← Буфер (текущее смазанное)
├── blurred_array[]        ← Сохранённые смазанные варианты
│   ├── filters{}          ← Описания фильтров
│   ├── blurred_psnr{}     ← PSNR смазанных
│   ├── blurred_ssim{}     ← SSIM смазанных
│   └── original_kernels{} ← Ядра (GT PSF)
│
└── Для каждого (blurred_path, algorithm_name):
    ├── restored_paths{}   ← Восстановленные изображения
    ├── kernel_paths{}     ← Восстановленные ядра
    ├── psnr{}             ← PSNR восстановленных
    └── ssim{}             ← SSIM восстановленных

3. `DeconvolutionAlgorithm` — базовый класс алгоритмов

Модуль: blinddeconv.algorithms.base

Абстрактный класс, определяющий интерфейс для всех алгоритмов деконволюции:

process(image) → (restored, kernel) — обработка изображения
change_param(params) — изменение гиперпараметров
get_param() → [(name, value), ...] — получение текущих параметров
get_name() → str — название алгоритма
get_timer() → float — время последнего запуска

4. `FilterBase` — базовый класс фильтров

Модуль: blinddeconv.filters.base

Абстрактный класс для фильтров искажений:

filter(image) → image — применение фильтра
description() → str — описание для файловой системы
get_type() → str — тип фильтра ("blur", "noise", "denoise")

5. Система расширений (extensions)

Модуль: blinddeconv.processing.extensions

Расширения наследуют ProcessingExtension и добавляют специализированный функционал:

HyperparameterOptimizer — байесовская оптимизация гиперпараметров через Optuna (TPE, Random, GP, NSGA-II)
ParetoFrontAnalyzer — многокритериальный анализ с построением 3D фронта Парето

Организация исхожного кода алгоритмов

algorithms/
├── base.py                           # DeconvolutionAlgorithm (ABC)
├── blind_deconvolution/
│   ├── our_company/                  # Собственные реализации
│   │   ├── bayesian/                 # Байесовские методы
│   │   │   ├── vbbid_tv.py          #   VBBID_TV
│   │   │   ├── bbd_deip.py          #   BBD_DEIP
│   │   │   └── sb_bid_pe.py         #   SB_BID_PE
│   │   ├── classic/                  # Классические методы
│   │   │   ├── richardson_lucy.py   #   RichardsonLucy
│   │   │   ├── expectation_maximization.py  # EM
│   │   │   └── alternating_minimization.py  # MAP
│   │   ├── variational/             # Вариационные методы
│   │   │   ├── vabid.py             #   VABID (Likas2004)
│   │   │   ├── vapibe.py            #   VAPIBE
│   │   │   └── vbsk_sid_st.py       #   VBSK_SID_ST
│   │   └── sparse/                  # Разреженные методы
│   │       ├── vbc_bid.py           #   VBC_BID
│   │       └── pbtvgr.py            #   PBTVGR
│   └── third_party_company/         # Внешние обёртки
├── nonblind_deconvolution/           # Не-слепая деконволюция
├── kernel_estimation/                # Оценка ядра
├── octave/                           # Octave/MATLAB-обвязка
└── unsorted/                         # Экспериментальные

Организация фильтров

Модуль	Фильтры	Тип
`filters.blur`	`DefocusBlur`, `MotionBlur`, `BSpline_blur`, `Kernel_convolution`	`blur`
`filters.noise`	`GaussianNoise`, `PoissonNoise`, `SaltAndPepperNoise`, `OldPhotoNoise`, `ColoredNoise`, `Pink_Noise`, `Brown_Noise`	`noise`
`filters.smooth`	`MeanBlur`, `MedianBlur`, `GaussianBlur`, `BilateralFilter`	`denoise`
`filters.distributions`	`gaussian_distribution`, `uniform_distribution`, `ring_distribution`, `linear_decay_distribution`, `exponential_decay_distribution`	(PSF-функции)

Вспомогательные скрипты

Модуль	Класс	Назначение
`scripts.dataset_generator`	`DatasetGenerator`	Автоматическая генерация датасета с комбинациями фильтров
`scripts.kernel_generator`	`KernelGenerator`	Генерация ядер размытия (PSF) для экспериментов

Система автоматизации

Два интерфейса для автоматизации в корне проекта:

Файл	Назначение	Зависимости
`run.py`	Запуск пайплайна по YAML/JSON-конфигу	`pyyaml`, `jsonschema`
`cli.py`	CLI-интерфейс (click) для быстрых команд	`click`, `pyyaml`

Подробнее — в разделах Конфигурационные файлы и Руководство пользователя.

Паттерны проектирования

Facade — Processing скрывает сложность подсистем за единым интерфейсом.
Strategy — DeconvolutionAlgorithm и FilterBase позволяют подменять алгоритмы без изменения клиентского кода.
Template Method — ModuleProcessPipeline.full_process() определяет скелет пайплайна, делегируя шаги подметодам.
Registry — run.py содержит реестры (ALGORITHM_REGISTRY, FILTER_REGISTRY) для динамического создания экземпляров по имени.
Extension — ProcessingExtension (ABC) позволяет подключать новый функционал без изменения ядра.