blinddeconv.algorithms package

Submodules

• blinddeconv.algorithms.base module
  • DeconvolutionAlgorithm
    • DeconvolutionAlgorithm.name
    • DeconvolutionAlgorithm.timer
    • DeconvolutionAlgorithm.__init__()
    • DeconvolutionAlgorithm.change_param()
    • DeconvolutionAlgorithm.get_name()
    • DeconvolutionAlgorithm.get_param()
    • DeconvolutionAlgorithm.get_timer()
    • DeconvolutionAlgorithm.import_param_from_file()
    • DeconvolutionAlgorithm.name
    • DeconvolutionAlgorithm.param
    • DeconvolutionAlgorithm.process()

Module contents

Пакет алгоритмов слепой деконволюции.

Модули:

base: Базовый класс DeconvolutionAlgorithm blind_deconvolution/implementations: Собственные реализации blind_deconvolution/external: Внешние обёртки (original sources + wrapper) nonblind_deconvolution: Не-слепая деконволюция (известное ядро) kernel_estimation: Оценка ядра (PSF) без восстановления (если применимо) unsorted: Экспериментальные/черновые алгоритмы

This Python Wrapper Provides:

• Python interface to original implementation

• Parameter validation and type conversion

• Automatic preprocessing (format, normalization, etc.)

• Integration with BlindDeconvolution framework

• Progress tracking and timing measurement

• Error handling and fallback options

Wrapper Features:

• Works with NumPy arrays and common image dtypes

• Integrates into the BlindDeconvolution algorithm registry

• Keeps bundled original source code untouched

Example:

>>> from my_wrappers import <DeconvolutionAlgorithmClass>
>>> processor = <DeconvolutionAlgorithmClass>(param1=value1, param2=value2)
>>> result = processor.process(input_image)

Important Notes:

1. Some wrappers require extra dependencies (see each wrapper’s README/requirements)

2. Original code remains unchanged

3. This is purely an interface wrapper

4. Check original repository for license information

Авторы: Юров П.И., Беззаборов А.А., Малыш Я.В.

class blinddeconv.algorithms.DeconvolutionAlgorithm(name: str)

Базовые классы: ABC

Абстрактный базовый класс для алгоритмов деконволюции.

name

Название алгоритма.

Type:

str

timer

Время выполнения последнего вызова process() в секундах.

Type:

float

__init__(name: str) → None

Инициализация алгоритма деконволюции.

Параметры:

name (str) – Название алгоритма (должно быть уникальным).

abstract change_param(param: Dict[str, Any]) → None

Изменение гиперпараметров алгоритма.

Параметры:

param (dict) – Словарь с параметрами для изменения.

get_name() → str

Получение названия алгоритма.

Результат:

name – Название алгоритма.

Тип результата:

str

abstract get_param() → List[Tuple[str, Any]]

Получение текущих гиперпараметров алгоритма.

Результат:

params – Список кортежей (название_параметра, значение).

Тип результата:

list of tuple

get_timer() → float

Получение времени работы алгоритма.

Результат:

timer – Время выполнения в секундах (-1 если не запускался).

Тип результата:

float

import_param_from_file(file: str) → None

Загрузка параметров из JSON-файла.

Параметры:

file (str) – Путь к JSON-файлу с параметрами.

name = 'default'

param = None

abstract process(image: ndarray) → Tuple[ndarray, ndarray]

Обработка изображения с использованием алгоритма деконволюции.

Параметры:

image (np.ndarray) – Входное размытое изображение.

Результат:

• restored (np.ndarray) – Восстановленное изображение.

• kernel (np.ndarray) – Оценённое ядро размытия (PSF).