反卷积算法

最新推荐文章于 2025-10-03 11:05:59 发布
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本文介绍了使用反卷积技术纠正显微镜成像中由于光线折射造成的模糊问题。通过软件处理，不仅能去除模糊，还能恢复图像细节。适用于荧光、明场、暗场等多种类型的显微图像。

Deconvolution

All microscopes are limited by the laws of physics, and these laws state that when light passes through a medium, that light will bend. This is one of the most common causes of haze and blur in microscopy images. Deconvolution can correct this problem, not only removing the haze and blur, but restoring vital detail to datasets.  This software can be used to sharpen fluorescence, brightfield, darkfield, confocal, ESM, DIC, and many other kinds of images.

Deconvolution1

Penicillum Chrysogenum stained with FUN1Viability kit; original and deconvolved images.

 

Deconvolution2

E. coli stained with Live/Dead kit; original and deconvolved images.

 

Deconvolution3


来源：http://web.utk.edu/~jbiggers/Deconvolution.html

GFP Tubulin in mouse fibroblasts, DAPI stained nuclei; original and deconvolved images.

python实现盲反卷积算法
qq_42568323的博客
07-25 858
盲反卷积算法是一种图像复原技术，用于在没有先验知识或仅有有限信息的情况下，估计模糊图像的原始清晰图像和点扩散函数（PSF）。盲反卷积在摄影、医学成像、天文学等领域的图像处理和分析中具有重要作用，因为它可以同时恢复图像和模糊核。盲反卷积算法是一个强大的图像复原工具，其通过同时估计模糊核和原始图像，在多种应用场景中实现了有效的去模糊效果。在这里，我将使用Python实现一个简单的盲反卷积算法，采用循环迭代的方法估计图像和模糊核。以下是一个简单的盲反卷积实现示例，使用循环迭代的方法估计原始图像和模糊核。
反卷积图像复原算法
07-11
数字图像恢复是数字图像处理的一个基本的和重要的课题，它是后期图像处理（分析和理解）的前提。图像在摄取、传输、储存的过程中不可避免地引起图像质量的下降（图像退化），图像恢复就是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面貌，即根据退化的原因，分析引起退化的环境因素，建立相应的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。
机器学习19:反卷积算法
weixin_39504171的博客
01-08 4922
机器学习19:反卷积算法（转载和整理） 在整理全卷积网络的过程中，被反卷积的概念困扰很久，于是将反卷积算法单独整理为一篇博客，本文主要转载和整理自知乎问题如何通俗易懂地解释反卷积？中的高票答案。 1.反卷积概述： 应用在计算机视觉的深度学习领域，由于输入图像通过卷积神经网络(CNN)提取特征后输出的尺寸往往会变小，从而导致有些情况例如在...
反卷积详解
Z131514的博客
10-03 952
在应用在计算机视觉的深度学习领域，由于输入图像通过卷积神经网络（CNN）提取特征后，输出的尺寸往往会变小，而有时我们需要将图像恢复到原来的尺寸以便进行进一步的计算（例如图像的语义分割），这个采用扩大图像尺寸，实现图像由小分辨率到大分辨率的映射的操作，叫做上采样（Upsample）。 上采样有3种常见的方法：双线性插值（bilinear），反卷积（Transposed Convolution），反池化（Unpooling）。这里指的反卷积，也叫转置卷积，它并不是正向卷积的完全逆过程，用一段话来解释： 转置卷积
反卷积计算公式
yyfhq的博客
03-14 437
反卷积的计算与加速
wjc852456的博客
12-06 1823
反卷积的计算与加速介绍插值补零法交错相加法小卷积核法如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 介绍 反卷积（标准叫法为转置卷积），是卷积的一种逆运算（注意：是卷积的逆运算，不是卷积的逆过程），属于上采样的一种，在计算机视觉的深度学习领域中被广泛用作超分辨率重建等。
深度探索：机器学习中的反卷积（转置卷积）算法原理及其应用
qq_51320133的博客
04-24 3109
反卷积作为卷积神经网络中的重要组成部分，凭借其保持空间信息、参数效率高等特性，在图像生成、超分辨率、语义分割等任务中展现出卓越性能。尽管存在棋盘效应、计算复杂度较高等挑战，但通过改进权值初始化、引入正则化、优化计算方法等手段，已能在一定程度上缓解这些问题。随着深度学习技术的不断发展，反卷积有望在更多领域（如视频处理、医学影像分析等）得到广泛应用，并与新型网络结构（如Transformer、Attention机制）相结合，推动相关领域的技术创新。未来的研究方向可能包括：优化反卷积的计算效率、减少伪影、开发针对
盲反卷积算法复原图像matlab实现
05-19
在MATLAB中，我们可以利用其强大的数学运算能力和丰富的图像处理工具箱来实现盲反卷积算法。本教程将围绕“盲反卷积算法复原图像MATLAB实现”这一主题，深入探讨相关知识点。 1. **基本概念** - **卷积**：卷积是...
MATLAB环境下基于MCMC的贝叶斯稀疏盲反卷积算法及其多领域信号处理应用
04-07
内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB和MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法进行贝叶斯稀疏盲反卷积。盲反卷积旨在从已知的混合信号中同时恢复原始信号和系统冲击响应，在多个领域如机械故障诊断、生物医学信号处理...
反卷积算法总结.doc
03-11
总结反卷积算法的一些方法、文献资料、最新研究情况及动态，以及深度学习在其中的应用等相关资料总结。 通过该文献，你可以快速了解反卷积的过去、现在、和未来，并为你提供了相关资源下载网址和链接等，包括国际...
盲反卷积算法复原图像MATLAB实现
最新发布
11-14
本项目专注于实现盲反卷积算法在图像复原中的应用，完全基于MATLAB环境编写。盲反卷积是一种高级图像处理技术，旨在无需先验知识的情况下，同时估计图像的清晰版本以及导致其模糊的点扩散函数（PSF）。这种方法对于...
多通道反卷积算法
08-16
用于图像恢复处理，基于盲反卷积的模糊图像处理应用的反卷积处理技术
白噪声Wiener反卷积滤波器
01-15
应用现代时间序列分析方法, 基于ARMA 新息模型提出了白噪声 Wiener 反卷积滤波器。该滤 波器可统一处理滤波、 平滑和预报问题,可用 ARMA 递推滤波器实现, 适用于石油地震勘探数据处理。 同多项式方法和 Kalman 滤波方法相比, 避免了求解 Diophant ine方程和 Riccati 方程,减少了计算负担。 Bernoulli- Gaussian 白噪声反卷积的仿真例子说明了其有效性。
【AI数学】反卷积(deconvolution)
木盏
10-29 2897
前言 卷积操作是图像处理中最常见的计算之一了，我们知道卷积可以除了可以提取图像特征之外，最大的作用之一就是降维(这里的维度是指数据的维度，不是指图像的维度)。比如，我们把卷积的步长设置为(2,2)，那么卷积操作会使得输出特征图尺寸变为输入特征图尺寸的四分之一。 反卷积和卷积相反，可以进行升维操作。目前，分割算法，生成算法等都要用到升维操作，这便导致了反卷积的使用越来越多。 这里最直观的例子就...
反卷积算法比较: 性能和效率的分析
AI天才研究院
12-30 1064
1.背景介绍 随着深度学习技术的不断发展，卷积神经网络(CNN)已经成为图像处理和计算机视觉领域的主流技术。卷积神经网络的核心在于卷积层，它可以有效地学习图像的空域特征。然而，随着网络层数的增加，卷积神经网络的参数量也随之增加，这导致了计算量的增加和训练时间的延长。因此，反卷积算法的研究成为了一项重要的任务。 在本文中，我们将对比几种常见的反卷积算法，分析它们的性能和效率。我们将从以下几个方面...
反卷积/转置卷积 (Deconvolution/Transposed Convolution) 原理与计算方法
qq_51954707的博客
01-06 968
但当卷积核大小不能被步长整除的时候，会出现棋盘现象。原因是上采样过程中取样不均匀，生成图的某些点在原图中多次取样（这不是反卷积特有的情况，只是在反卷积时由于图像分辨率提升导致更为明显）此时得到的便是卷积后缩小的图像，也就是进行卷积的前向传播时进行的运算。而计算梯度反向传播时，则将loss x CT（转置），即kernel定义了用于前向和后向传递的矩阵C和CT。对于反卷积的情况，则是与卷积正好相反，其前向和后向通过分别乘以CT和(CT)T = C来计算。
反卷积常用方法
lunduai4750的博客
12-04 2284
反卷积     一个用于分类任务的深度神经网络通过卷积来不断抽象学习，实现分辨率的降低，最后得到一个较小的FeatureMap，即特征图，通常大小为5×55\times55×5或者7×77\times77×7。而图像分割任务需要恢复与原尺寸大小一样的图片，所以需要从这个较小尺度的特征图回复原始图片尺寸，这是一个上采样过程。由于这个过程与卷积正好是对应的逆操作，所以通常称为反卷积。反卷积通常有几种实...
反卷积公式的理解
hn_lgc的专栏
09-13 2334
卷积基础已知。 定义 i 输入尺寸 o 输出尺寸 p 填充padding s 步长，这里面似乎应该解释为放大倍数 k 卷积核大小 卷积操作尺寸计算公式为 o = (i +2p -k)/s +1 反卷积的计算公式 (1)如果 (i + 2p - k)%s= 0, 则关系为i= s(o-1)-2p+k， (2)如果(i + 2p -k)%s!=0, 则关系为i=s(o-1)-2p+k+ (o+2p-k)%s 看了网上不少内容，介绍了很多反卷积的东西，但是没有解释这个公式的 简单的理解 算一下就知道，实际上式如其
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