imfilter 的默认值是关联。 deconvblind如何反卷积？
Default of imfilter is correlation. How does deconvblind deconvolve?
我今天才意识到 imfilter 的 MATLAB 默认卷积方法根本不是卷积而是相关。
不过，我想知道这如何改变 deconvblind 的结果？它使用最大似然算法，但它是针对与相关性卷积的图像还是针对通过卷积进行卷积的图像？
请帮帮我！我在 MathWorks 网站上根本找不到这方面的任何信息。
或多或少是用了卷积。不过，这不是在空间域做的，而是在频域做的。通过在 MATLAB 命令提示符下使用 open deconvblind 查看 deconvblind 的实际源代码，您可以大致了解该方法的作用。具体来说，你想了解的相关部分在源码中间：
% 2.c Determine next iteration image & apply positivity constraint
J{3} = J{2};
H = psf2otf(P{2},sizeI);
scale = real(ifftn(conj(H).*fw)) + sqrt(eps);
J{2} = max(Y.*real(ifftn(conj(H).*CC))./scale,0);
clear scale;
J{4} = [J{2}(:)-Y(:) J{4}(:,1)];
clear Y H;
单元格数组J包含反卷积图像，可以看到图像是使用频域中两个图像的乘积的逆FFT得到的，本质上是卷积。
如果您还记得傅里叶变换的属性，空间域中的卷积就是频率的倍增。我不会详细介绍实际的算法，因为您只是想知道它是卷积还是相关，但 MathWorks 确实引用了 deconvblind 算法使用的一些相关论文。
参见：
”迭代图像恢复算法的加速，D.S.C。比格斯
和 M. Andrews，应用光学，卷。 36, 1997.8.
"Deconvolutions of Hubble Space Telescope Images and Spectra",R.J。哈尼施，R.L。白色，和 R.L。吉利兰。在“图像反卷积
和 Spectra”，Ed. P.A。Jansson，第 2 版，Academic Press，CA，1997。
"最大似然重建的光学显微图像
反卷积”，Timothy J. Holmes 等人在“Handbook of
生物共聚焦显微镜”，Ed. James B. Pawley，Plenum
出版社，纽约，1995
FWIW，过滤图像时的相关性和卷积无关紧要如果卷积掩码是对称的。卷积采用内核并将其旋转 180 度，然后再进行逐元素乘积和求和。 Correlation 不进行这种旋转，但元素乘积和求和是相同的。如果内核是对称的，这意味着将蒙版旋转 180 度会得到相同的蒙版。如果掩码不是这样，你可以在imfilter中指定'conv'标志来指定你想要进行卷积。
我今天才意识到 imfilter 的 MATLAB 默认卷积方法根本不是卷积而是相关。
不过，我想知道这如何改变 deconvblind 的结果？它使用最大似然算法，但它是针对与相关性卷积的图像还是针对通过卷积进行卷积的图像？
请帮帮我！我在 MathWorks 网站上根本找不到这方面的任何信息。
或多或少是用了卷积。不过，这不是在空间域做的，而是在频域做的。通过在 MATLAB 命令提示符下使用 open deconvblind 查看 deconvblind 的实际源代码，您可以大致了解该方法的作用。具体来说，你想了解的相关部分在源码中间：
% 2.c Determine next iteration image & apply positivity constraint
J{3} = J{2};
H = psf2otf(P{2},sizeI);
scale = real(ifftn(conj(H).*fw)) + sqrt(eps);
J{2} = max(Y.*real(ifftn(conj(H).*CC))./scale,0);
clear scale;
J{4} = [J{2}(:)-Y(:) J{4}(:,1)];
clear Y H;
单元格数组J包含反卷积图像，可以看到图像是使用频域中两个图像的乘积的逆FFT得到的，本质上是卷积。
如果您还记得傅里叶变换的属性，空间域中的卷积就是频率的倍增。我不会详细介绍实际的算法，因为您只是想知道它是卷积还是相关，但 MathWorks 确实引用了 deconvblind 算法使用的一些相关论文。
参见：
”迭代图像恢复算法的加速，D.S.C。比格斯 和 M. Andrews，应用光学，卷。 36, 1997.8.
"Deconvolutions of Hubble Space Telescope Images and Spectra",R.J。哈尼施，R.L。白色，和 R.L。吉利兰。在“图像反卷积 和 Spectra”，Ed. P.A。Jansson，第 2 版，Academic Press，CA，1997。
"最大似然重建的光学显微图像 反卷积”，Timothy J. Holmes 等人在“Handbook of 生物共聚焦显微镜”，Ed. James B. Pawley，Plenum 出版社，纽约，1995
FWIW，过滤图像时的相关性和卷积无关紧要如果卷积掩码是对称的。卷积采用内核并将其旋转 180 度，然后再进行逐元素乘积和求和。 Correlation 不进行这种旋转，但元素乘积和求和是相同的。如果内核是对称的，这意味着将蒙版旋转 180 度会得到相同的蒙版。如果掩码不是这样，你可以在imfilter中指定'conv'标志来指定你想要进行卷积。