如何通俗的理解图像处理中常见的去卷积（反卷积 or deconvolution）?
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发布时间：2022-04-24 13:43
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时间：2023-10-14 22:29
所谓反卷积就是把Iout再变回Iin的过程，也就是去除了滤波器的效应。
但是这个过程往往比较困难。因为卷积操作往往会使得图像丢失信息，比如低通后的图像高频已经丢失，丢失的信息自然无法复原了。
尤其是实际中污染图像的系统往往还是未知的(噪声，人为破坏)，这就使恢复变得更为困难，在本科课程中，看见过一个最优化的恢复滤波器，即维纳滤波，其可以比较好(从误差角度上考虑)的恢复出图像原始的样子。
图像处理反卷积的应用
最早支持反卷积是因为图像去噪跟去模糊，知道图像去模糊时候会使用反卷积技术，那个是真正的反卷积计算，会估算核，会有很复杂的数学推导，主要用在图像的预处理与数字信号处理中。
本质上反卷积是一种图像复原技术，典型的图像模糊可以看成事图像卷积操作得到的结果，把模糊图像重新复原为清晰图像的过程常常被称为去模糊技术，根据模糊的类别不同可以分为运动模糊与离焦模糊，OpenCV支持对这两张模糊图像进行反卷积处理得到清晰图像。
反卷积的基本原理就是把图像转换到频率域，通过估算图像的核函数，在频率域对图像点乘计算之后，重新获取图像信息，转回为空间域。
主要操作都在频率域，转换通过离散傅里叶（DFT）变换与反变换，通过维纳滤波处理获取反模糊信息，OpenCV支持反卷积采用维纳滤波方式的去模糊，但是参数调整事一个大坑，基本上每张图像的参数都不一样，很难有相同的结果。
最近这些年，图像反模糊逐步被深度学习的方法引领，OpenCV提供的那几个函数越来越少的人知道，主要是通用性很差。
