2D自解卷积在MATLAB

我有一些数据，二维矩阵，我们会打电话给A，这我知道，在理论上可以通过另一个矩阵，我们会打电话给B的自卷积来描述：2D自解卷积在MATLAB

A=conv2(B,B)

我想提取B.有没有办法在MATLAB中执行二维矩阵的自解卷积？任何人都可以将我指向正确的方向吗？

来源

2015-02-11 Beth

你试过'deconvblind'，'deconvlucy'，'deconvreg'或'deconvwnr'功能吗？只是在黑暗中拍摄。我相信这是一个相当不确定的系统，一个图像的解卷积，很可能是不可能的，或者只能使用正则化技术和先验信息。如果你在这里没有得到答案，我建议你尝试在数学计算器stackoverflow – 2015-02-11 08:41:15

通过二维矩阵，你的意思是你有像{{1,0,0}，{2,2,0}，{1,2 ，1}}你想要识别为{{1,0}，{1,1}}的卷积平方？ – 2015-02-11 09:29:56

理论上可以通过执行傅立叶变换找到**一个**解，通过取频率图像的平方根（使用sqrtm（）），然后执行傅立叶逆变换。但是，您需要考虑到FFT转换*循环*转换为乘法这一事实，并且我未能在MATLAB中找到直接执行DTFT的函数（因为FFT是DTFT的样本，这非常合理） - 所以应该以某种方式填充使用。我尝试了几次，并且由于最后一个问题而无法完成工作，但我认为这是正确的方向。 – Yellows 2015-02-11 15:17:08

我们可以将A看作两个变量中的多项式系数，我们希望找到一个多项式B使得B^2 = A。这种类型的计算不是Matlab设计要做的，但我认为如果你有符号数学工具箱，你可以从A做一个符号多项式，取平方根，并将其转换回系数矩阵。如果A的系数是嘈杂的，那么你可以在距离A是0的几个（x，y）点上计算A，然后计算sqrt（A），对这些值拟合一个多项式B，并从B中提取系数。 B也会工作。尽量不要选择A为0的曲线分隔的点，也可以混合B和-B的值。

来源

2015-02-20 22:56:55

2D自解卷积在MATLAB

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