什么是反褶积(Deconvolution)？

反褶积是从记录的数据中去除信号退化的过程。信号有两种主要的损坏方式：要么是信号被错误地产生或记录，要么是信号在点到点之间传播时受到干扰。任何形式的信号损坏都被称为卷积，而反褶积是一种采取的过程这些过程在不破坏原始数据的情况下进行卷积。这些过程在信号处理、音频和视频处理以及地震学中大量使用，但其底层过程几乎在所有主流科学中使用。反褶积大量用于视频处理。对信号的任何干扰都是卷积干扰是由另一个信号引起的，是原始信号的反射，甚至是有故障的记录设备造成的，这无关紧要。小的卷积通常不会对信号造成足够的干扰，而这些干扰通常只来自于在空间中移动的信号。另一方面，大的卷积会使信号无法读取大部分的反褶积都是确定原始信号发生了什么样的卷积。一旦确定了确切的卷积，就可以修改原始信号来编辑它。大多数情况下，这仅仅意味着信号被另一个完全相反的卷积再次修改这两个信号将相互抵消，并将记录的信息恢复到原来的形式。这一过程在现实世界中有大量的应用。反褶积被广泛用作校正光学图像以解释放大失真的方法。当透镜放大图像时，图像即使在高端显微镜和望远镜中，也会有很小的失真当图像被严重放大时，无论是通过观察一个非常小的物体还是一个非常遥远的物体，失真会从根本上影响图像，一个更真实的版本被创造出来了。同样的技术被用在其他几个视听领域，以提高信号强度，创造出更真实的记录。在地震学中，一个信号被距离、介质和自身反射所扭曲。所有这些卷积都相当于一个几乎无用的信号。通过使用反褶积来移动通过所有的扭曲，科学家可以了解更多关于信号起源点发生的事情，以及在信号传输和接收之间存在什么样的东西。