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这是这个问题的一个扩展问题。感谢Kindall和Stephan Van der Wallt，事实证明，为了解决前面的问题，我需要了解如何使用任何相关包deconvolution对图像应用处理。 因为我只知道，您可能想向我展示如何使用 python 转换此链接MatLap 代码中的代码，我只对“卷积定理 - 练习部分”感兴趣，这将是一个很大的帮助。 我还需要了解卷积或反卷积方法对图像的作用。我用谷歌搜索试图弄清楚，但有很多方程式我无法完全理解。 python
pythonMatLab

注意：
（1）任何关于如何deconvolve工作的解释，它肯定会受到赞赏。
谢谢

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形式上，卷积是对两个函数的数学运算。

在图像处理中，它可以看作是一种操作，对于图像的每个像素，将其值与相邻像素的值混合。邻居值由卷积核加权。这种混合会对图像产生模糊效果，因为图像中的所有过渡都经过平滑处理。

卷积模型的一个强有力的假设是内核在所有图像中都是相同的，并且不会从一个像素变为另一个像素。

在光学术​​语中，卷积核称为点扩散函数（PSF）。

反卷积是旨在解开像素值的逆运算。您可以将反卷积问题分为 3 类：

  • 盲反卷积，其中不知道有关内核的信息
  • 近视反卷积，其中人们对卷积核的了解有限
  • 预先知道内核的反卷积

当然，后一种情况更容易解决。对后面这个问题的一个简单解决方案是使用逆核对图像应用另一个卷积。这个简单的解决方案的主要缺点是它倾向于提高图像的噪声水平（因为反卷积是一个不适定的逆问题）。

作为对这个问题的回应，已经开发了正则化反演的方法。但请记住，反卷积是一个活跃的研究领域，尚未找到通用、高效的盲反卷积算法。

请注意，反卷积将与非锐化掩蔽区分开来，后者也旨在锐化图像，但通过增加图像的高频。

于 2012-10-24T21:43:34.780 回答