Анализ восстановления PSF

Во всех трех вариантах восстановления использовалась функция протяженности точки PSF. Следующие изображения демонстрируют анализ восстановления истинных параметров функции протяженности точки PSF на основе рассуждений с использованием догадок.
Истинная PSF в виде гауссовского фильтра имеет максимальное значение в центре (белый цвет) и убывает по мере отдаления от него.

figure;
subplot(221);imshow(PSF, [], 'notruesize');
title('Истинная PSF');

Функция протяженности точки P1, полученная при первом восстановлении, явно не соответствует истинному размеру. Это приводит к сильному искажению сигнала, особенно на краях. В результате, на обработанном изображении не будет достигнуто нужного уровня улучшения.

subplot(222); imshow(P1, [] ,'notruesize');
title('Восстановленная малоразмерная PSF');

Функция протяженности точки P2, полученная при втором восстановлении, приводит к очень большим размытостям на краях объектов изображения. Это говорит о том, что восстановление нужно проводить с функцией протяженности точки PSF, размеры которой будут меньше. Тогда, соответственно, искажения на результирующем изображении будут меньше и не так заметны.

subplot(223);imshow(P2, [] ,'notruesize');
title('Восстановление с большими размерами PSF');

И, наконец, функция протяженности точки P3, полученная при третьем восстановлении, представляет собой нечто среднее между P1 и P2. Массив P3 наиболее похож на истинную функцию протяженности точки PSF. И соответственно, результирующее изображение является наилучшим по качеству.

subplot(224); imshow(P3, [], 'notruesize');
title('Восстановленная истинная PSF');