# Python中的去卷积
## 引言
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在计算机视觉领域取得了巨大的成功。在CNN中，卷积操作是一个核心的概念，它通过对输入数据和卷积核进行卷积操作，可以有效地提取图像的特征。然而，在某些应用中，我们需要对卷积操作进行逆操作，即去卷积（Deconvolution），也被称为转置卷积（Transposed Conv
原创
2023-09-10 03:39:31
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博主： Chris_yg 学海无涯，欢迎讨论，共同进步本文将主要介绍二维卷积公式，性质，计算方法以及Python实现。1. 二维卷积公式及性质在图像处理中，图片由离散的像素组成，卷积运算通常用于表示某一像素邻域的加权和，二维卷积的离散形式如下： 卷积运算满足以下性质： 交换律：
结合律：分配律：
2.二维卷积的计算方法及python实现(1) 利用原
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2023-08-07 16:58:39
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# Python中的去卷积
## 1. 什么是卷积？
在介绍Python中的去卷积之前，首先我们需要了解一下卷积是什么。卷积是一种数学运算，通常用于信号处理和图像处理中。在信号处理中，卷积可以将两个信号进行混合，以产生一个新的信号。在图像处理中，卷积通常用于图像滤波和特征提取。
卷积运算可以用数学形式表示为：
$$
(f * g)[n] = \sum_{m=-\infty}^{\infty
原创
2024-04-28 06:31:54
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作用：3×3是最小的能够捕获像素八邻域信息的尺寸。两个3×3的堆叠卷基层的有限感受野是5×5；三个3×3的堆叠卷基层的感受野是7×7，故可以通过小尺寸卷积层的堆叠替代大尺寸卷积层，并且感受野大小不变。所以可以把三个3×3的filter看成是一个7×7 filter的分解中间层有非线性的分解, 并且起到隐式正则化的作用。多个3×3的卷基层比一个大尺寸filter卷基层有更多的非线性（更多层的非线性函
上一篇文章35. 去卷积：怎么把模糊的图像变清晰？吸引了很多朋友的关注。在这篇文章里面，我给大家讲了一种叫做“非盲去卷积”的方法，当指定了PSF(下图中的c)，和观测到的模糊图像（下图中的b)，我们可以恢复出清晰的图像（下图中的x)。 很多人都觉得去卷积大法好啊，真的可以把渣画质变清晰。可就是需要提前知道PSF，这可就难了。确实，很多情况下提前测定PSF是
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2024-01-05 16:44:56
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摘要：图像复原是一种去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降的方法。该文主要对维纳滤波复原，盲去卷积算法复原和约束最小二乘方滤波复原进行了探讨，同时对上述算法进行了仿真实现，并分析了实验的结果。关键词：图像复原；维纳滤波；盲去卷积；约束最小二乘方中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)28-0202-02The Application on Image
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2024-05-15 09:48:08
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破损图像复原简介实验工具介绍-MATLAB实验步骤实验及结论 简介因摄像机与物体相对运动，以及系统误差、畸变、噪声等因素的影响，使图像往往不是真是景物的完善映像，因而图像复原技术就此产生；在图像恢复中，需要建立造成图像质量下降的退化模型，然后运用相反过程来恢复原来图像，并运用一定准则来判定是否得到图像的最佳恢复。图像复原的原理：使用可以精确描述失真的点扩散函数（PSF）对模糊图像进行去卷积计算。图
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2023-12-31 12:40:07
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## Python中的盲去卷积算法
盲去卷积算法是一种信号处理中常用的技术，用于分离混合信号。在Python中，我们可以使用一些库来实现盲去卷积算法，例如`numpy`和`scipy`。
### 什么是盲去卷积算法？
盲去卷积算法是一种无监督学习方法，用于从混合信号中分离出原始信号。在盲去卷积算法中，我们假设混合信号是通过原始信号经过未知系统的卷积得到的，我们的目标是估计这个未知系统的卷积核
原创
2024-04-02 06:41:36
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重磅干货，第一时间送达有人认为恢复模糊的图像是不可能的，因为会丢失信息。但我对这个问题进行了很多思考，并认为如果输出图像的大小与输入图像的大小相同，那实际上是可能的！这样，输出就有足够的像素/信息来恢复原始像素/信息。首先，解释一下什么是卷积以及如何使用卷积来模糊图像，以及它如何使用模糊的图像。卷积是一种数学运算，当应用于图像时，可以将其视为应用于它的过滤器。在这个动画中，我们可以看到一个图像与过
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2024-09-10 18:40:24
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盲去卷积是一种在图像处理领域应用广泛的技术，主要用于从含有模糊或噪声的图像中恢复清晰图像。本文将详细探讨盲去卷积的Python实现，围绕其背景描述和技术原理，架构解析，以及性能优化等多个方面进行全面分析。
### 背景描述
在图像传输或捕获过程中，许多因素可能导致图像模糊。盲去卷积则是一个反卷积过程，通过识别和分离卷积核来恢复原始图像。在实际应用中，例如在图像去模糊的滤波算法中，盲去卷积能够在没
本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种盲去模糊的图像恢复方法。背景技术：图像恢复是图像处理中的一大领域，有着广泛的应用，正成为当前研究的热点。图像恢复的主要目的是使退化图像经过一定的加工处理，去掉退化因素，以最大的保真度恢复成原来的图像。传统的图像恢复假设图像的降质模型是己知的。而在实际应用中，图像退化系统的点扩展函数一般是未知的，只能凭退化图像的观测数据，再附加很少的关于系统与原图像先验知识来
图像处理中滤波和卷积是常用到的操作。很多人认为卷积就是滤波，两者并无区别，其实不然。两者在原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。这篇博文主要叙述这两者之间的区别。1、滤波
简单来说，滤波操作就是图像对应像素与掩膜（mask）的乘积之和。比如有一张图片和一个掩膜，如下图： 那么像素(i,j)的滤波后结果可以根据以下公式计算：
其中G(i,j)是图片中(i,j
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2023-12-27 19:58:16
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研究动机现有的基于深度学习的盲人脸修复方法存在两个局限性：常规方法是从大量预先收集的图像对中学习一个LQ到HQ的映射，在大多数情况下，这些图像对是通过假设一个经常偏离真实模型的退化模型来合成的。当面对训练数据中没有的复杂退化时，性能急剧下降。设计了各种约束来提高恢复质量，如此多的约束使得训练变得不必要的复杂，往往需要大量的超参数调优来在这些约束之间进行权衡。生成对抗模型的不稳定性使得训练更具挑战性
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2024-10-17 10:31:13
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滤波和卷积滤波和卷积滤波卷积 滤波和卷积图像处理中滤波和卷积是经常用到的操作。一开始我也认为卷积就是滤波，两者并无区别，其实并不是这样。两者只是在原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。那么，它们有什么区别呢？滤波滤波，也叫做相关。滤波操作就是图像对应像素与掩膜（mask）的乘积之和。 图像 掩膜 那么像素(i,j)的滤波后结果可以根据以下公式计算： 其中G(i,j)是图片中(i,j)位置像
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2024-04-01 19:24:20
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工具箱通过函数deconvblind来执行盲去卷积，它有如下语法：[f,PSFe]=deconvblind(g,INITPSF)其中，g代表退化函数，INITPSF是点扩散函数的出事估计。PSFe是这个函数最终计算到的估计值
原创
2022-10-10 15:43:22
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学习视频：鲁鹏-计算机视觉与深度学习同系列往期笔记：【学习笔记】计算机视觉与深度学习(1.线性分类器)【学习笔记】计算机视觉与深度学习(2.全连接神经网络)1 卷积 噪声点：该点的像素和周围像素点的差异很大，如图中左图的253。 通过以该点为中心的9个点的像素值取均值来替代该点原本的像素值。 加权的权值，我们通常存储在一个上面这样的模板当中，我们称这个模板为卷积核，也称滤波核。 下面的蓝色是输入的
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2023-11-27 09:47:19
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李荟芳 (本钢板材检化验中心)摘 要 本文通过对X-射线荧光光谱仪分析铁水中的元素找取实验条件、建立及拟合曲线以及试样处理等方面进行了研究，找到最佳分析条件，实现了Si、Mn、P、S等4种元素同时在线分析，与光谱法和红外法进行对比，精密度和准确度满足国标GB/T16597的检测要求。关键词 X-射线荧光光谱仪 铁水元素 曲线调整 试样分析1
## Python中的NumPy卷积与去躁点
在数据处理和信号处理领域，噪声干扰是一个普遍且棘手的问题。通过有效的去躁点技术，我们可以改善数据的质量，进而提高分析结果的准确性。本文将介绍如何利用Python中的NumPy库实现卷积操作，以达到去躁点的目的，并提供相应的代码示例。
### 什么是卷积？
卷积是一种数学运算，广泛应用于图像处理、信号处理和数据分析中。它通过将一个函数（如信号、图像
# Python中的高斯函数去卷积运算
高斯函数是一种非常重要的数学函数，广泛应用于信号处理、图像处理和统计学等领域。在这些领域，去卷积运算通常用于从模糊或噪声数据中恢复原始信号。而高斯去卷积则是其中的一种重要应用。本文将通过Python实现高斯函数的去卷积运算，并使用序列图和旅行图来帮助理解。
## 高斯函数简介
高斯函数的标准形式为：
$$
f(x) = \frac{1}{\sigma
一、图像复原与图像增强的区别图像增强的目的是消除噪声，显现那些被模糊了的细节或简单地突出一幅图像中读者感兴趣的特征，不考虑图像质量下降的原因。图像复原是利用退化现象的某种先验知识，建立退化现象的数学模型，再根据模型进行反向的推演运算，以恢复原来的景物图像。因此图像复原可以理解为图像降质过程的反向过程。建立图像复原的反向过程的数学模型是图像复原的主要任务。二、逆滤波复原1、基本原理f(x,y)表示输
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2023-09-12 21:06:09
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