Matlab imfilter的默认值是相关性。解卷积如何解卷积？

我今天才意识到，MATLAB默认的

imfilter

卷积方法根本不是卷积，而是相关

不过，我想知道这是如何通过

deconvblind

改变结果的？它使用最大似然算法，但它是对相关卷积的图像还是卷积的图像使用最大似然算法

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请帮帮我！我在MathWorks网站上根本找不到任何关于这方面的信息。

这或多或少是使用卷积的。但是，这不是在空间域中进行的，而是在频率域中进行的。通过在MATLAB命令提示符中使用

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，您想了解的相关部分位于源代码的中间：

% 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;

细胞阵列

J

包含解卷积图像，您可以看到图像是使用频域中两个图像乘积的逆FFT获得的，这本质上是卷积

如果你回想一下傅里叶变换的特性，那么空间域中的卷积就是频率的乘法。我不会讨论实际的算法，因为你只是想知道它是卷积还是相关，但是MathWorks确实引用了一些相关的论文，这些论文是

deconvblind

算法使用的

见：

“迭代图像恢复算法的加速”，D.S.C.Biggs著 和M.Andrews，《应用光学》，第36卷，第8期，1997年

“哈勃太空望远镜图像和光谱的反褶积”，R.J.Hanisch，R.L.White和R.L.Gilliland，在“图像的反褶积”中 和光谱”，P.A.Jansson版，第二版，学术出版社，加利福尼亚州，1997年

用最大似然法重建光学显微镜图像 “反褶积”，Timothy J.Holmes等人，在《反褶积手册》中 生物共焦显微镜”，詹姆斯·B·帕利主编，全会 新闻界，纽约，1995年

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FWIW，过滤图像时的相关和卷积不重要如果卷积掩码是对称的。卷积取核并在元素乘积和求和之前将其旋转180度。相关不进行此旋转，但元素乘积和求和是相同的。如果核s对称，这意味着将遮罩旋转180度将得到相同的遮罩。如果遮罩不是这样，您可以在

imfilter

中指定

'conv'

标志，以指定要执行卷积。

非常感谢！您关于对称性的说明帮助很大……它提醒了我为什么我在做。我想我是s直到大多数人都不明白为什么Matlab的imfilter在函数通过卷积反卷积时使用相关性而不是卷积。@user1723196-在不必将卷积矩阵旋转180度的情况下，相关性稍微快一点。在空间版本方面，您真的看不到太大的差异，因为操作是同样的。顺便说一下，如果我有帮助的话，请考虑接受我的答案。这可以通过点击我头顶上的复选标记图标，在左上下箭头下方的位置来完成。祝你好运！