psf的matlab代码svDeconRL 基于Richardson-Lucy算法的总空间正则化的自由空间变异卷积 随该代码发布的出版物已发布在（开放获取）[1]中： Raphaël Turcotte, Eusebiu Sutu, Carla C. Schmidt, Nigel J. Emptage, Martin J. Booth (2020). "Title", Journal, doi: X 该存储库包含使用具有空间变异点响应的系统对2D图像进行反卷积所需的MATLAB代码。 反卷积基于经过改进的Richardson-Lucy算法，该算法具有总变化正则化以解决空间变化点响应。 还提供了样本数据集。 代码： RLTV_SVdeconv.m：使用基于特征PSF分解的空间变量PSF模型执行具有总变化（TV）正则化的Richardson-Lucy反卷积的功能。 TVL1reg.m：函数使用L1范数在数组M的散度上计算RL算法的总变化正则化因子 ScriptLRTV.m：针对几种模式，迭代次数和TV系数值的给定输入，迭代调用RLTV_SVdeconv（）函数的示例脚本。 makeEdgeA

内容概要：本文详细介绍了Green-Ampt入渗模型与Richards非饱和渗流模型在COMSOL 6.2中的应用。通过对Lima试验的数据进行数值模拟，探讨了入渗率、最大入渗能力和土壤不同深度压力水头的变化。文中涵盖了模型设置、边界条件配置、云图结果展示及后处理数据分析等内容。Green-Ampt模型因其参数明确、收敛性好且能耦合径流积水而成为经典选择。同时，COMSOL的强大后处理功能使得入渗率、最大入渗能力、压力水头等关键指标可以被有效提取并绘制成图表，便于进一步分析。 适合人群：从事土壤物理学、环境科学、农业工程等领域研究的专业人士，尤其是对数值模拟和土壤水分运动感兴趣的科研人员和技术人员。 使用场景及目标：① 使用COMSOL 6.2进行Green-Ampt入渗模型和Richards非饱和渗流模型的数值模拟；② 分析Lima试验中的入渗率、最大入渗能力和压力水头变化；③ 利用后处理功能制作图表，辅助理解和解释实验数据。 其他说明：本文提供了完整的数值模型案例，包括模型设置、边界条件、云图结果和后处理数据，有助于读者全面掌握Green-Ampt入渗模型的应用方法及其与Richards方程的结合使用。

Deblurring Gray Images Using the Lucy-Richardson Algorithm lena256x256。使用matlab中deconvlucy函数进行图像处理，进行过多次的迭代实验以及图像恢复的方法，包含两种图形的大小处理方式

H.264_And_MPEG-4_Video_Compression Iain E. G. Richardson.pdf

32双线性滤波、Kirsch滤波、超限邻域滤波、逆滤波、双边滤波、同态滤波、小波滤波、六抽头滤波、约束最小平方滤波、非线性复扩散滤波、Lee滤波、Gabor滤波，、Wiener滤波、Kuwahara滤波、Beltrami流滤波、Lucy?Richardson滤波、NoLocalMeans滤波等研究内容。

matlab 采用lucy-richardson方法对图像进行反变换

【图像修复】基于Lucy_Richardson迭代法图像修复matlab源码.md

去卷积 使用 OpenCV 实现 Lucy-Richardson 算法有关详细信息，请参阅我的帖子 。 有关更多类似的帖子，请访问我的博客

通过在不同比例尺网格上使用Richardson外推法和四阶紧致有限差分方案，在粗糙网格上计算出六阶解。 应用其他三种技术在细网格上获得六阶解，从而给出了三种基于理查森外推的六阶紧致计算方法。 通过分别在二维泊松方程上仔细分析截断误差，我们从理论上比较了这三种六阶方法的准确性。 讨论了两个测试问题的数值结果。

雷达信号处理基础高清版 Mark A.Richards著，找了好久才找到