如何对图像的卷积样本进行反卷积？

Question

为了先对图像进行卷积，我编写了以下代码

% 卷积和反卷积

 % Firstly convultion
 a = imread('duas.jpg');
 subplot(231);
 imshow(a)
 b = rgb2gray(a);
 subplot(232);
 imshow(b);

 % convolving with h, High Pass filter now

 h = [1 2 1; 1 2 1];
 c = conv2(b,h);
 subplot(233);
 imshow(c);

现在我需要去卷积它，怎么办？我想我应该使用它来获取原始图像？

Answer 1

您可以使用MATLAB's Wiener Filter 并使用零噪声标准。

反卷积通常在频域中完成。 我将说明进行直接反卷积的步骤（与零噪声的维纳滤波器一致）。
我假设给出了应用滤波器的反卷积（与盲反卷积相反）：

1. 对过滤后的图像应用 FFT。
2. 在空间域中的 LPF 过滤器末尾添加零，以具有与图像相同的大小。
3. 在此滤波器矩阵上应用 FFT。
4. 通过过滤器逐点分割图像。
   如果过滤器的值为零，则将输出设置为零。
5. 在输出图像上应用 IFFT。

祝你好运。