1) The Least-Square Dcconvolution
最小平方反褶积
2) MVD
最小方差反褶积
3) minimum entropy deconvolution
最小熵反褶积
1.
Some problems in usual minimum entropy deconvolutions are analysed and improved in the following aspects:.
本文对常规最小熵反褶积方法中存在的一些问题进行了探讨和改进：①为克服最小熵反褶积对弱反射的压制作用，本文采用对数型规范方差模准则；②为了减少最小熵反褶积对输入记录相位的改造，本文对反褶积算子加入了零相位约束；③为了克服局部极值问题并加速收敛，本文按输入记录傅氏谱的特征给出了确定迭代初始滤波器的方法。
4) Least square deconvolution algorithm
最小平方卷积反演
1.
In this paper,the least square deconvolution algorithm is deduced from the orthogonal projection method in Hilbert space.
本文给出的最小平方卷积反演方法 ,利用了输入信号的时限约束 ,用Hilbert空间中的正交投影的方法 ,得到最小平方意义下的最优解 。
6) optimal smoothing and deconvolution
最优平滑与反褶积
补充资料：滤波反投影或卷积反投影
滤波反投影或卷积反投影
影像学术语。当代影像学设备进行影像重建的数学方法。在直接用扫描后所获得的投影轨迹剖面图反投影重建出的CT图像中，无法避免角度卷入条纹伪影(angular aliasing streaks)造成的模糊和失真。这种现象与被扫描层面的空间频率中高频信息的损失有关。使用一种精密的数学方法去除这种模糊。称为“展现”(unfolding)或去卷积(deconvolution)，即在反投影前使用一种数学的“滤器”或卷积函数对原始数据进行修正，然后再进行反投影。两步数学处理过程合称为滤波(修正后)反投影或卷积(后)反投影。这种方法的优点是处理过程简单，速度快，所得图像逼真、清晰。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条