Blind deconvolution
इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और अनुप्रयुक्त गणित में, ब्लाइंड डीकॉन्वोल्यूशन कन्वोल्यूशन में उपयोग किए जाने वाले आवेग प्रतिक्रिया कार्य के स्पष्ट ज्ञान के बिना डीकॉन्वोल्यूशन है। यह आमतौर पर आउटपुट का विश्लेषण करके आवेग प्रतिक्रिया का अनुमान लगाने के लिए इनपुट की उचित धारणाओं को करके प्राप्त किया जाता है। इनपुट और आवेग प्रतिक्रिया पर अनुमान लगाए बिना ब्लाइंड डीकॉन्वोल्यूशन हल करने योग्य नहीं है। इस समस्या को हल करने के लिए अधिकांश एल्गोरिदम इस धारणा पर आधारित हैं कि इनपुट और आवेग प्रतिक्रिया दोनों संबंधित ज्ञात उपस्थानों में रहते हैं। हालाँकि, इस धारणा के साथ भी ब्लाइंड डीकॉन्वोल्यूशन एक बहुत ही चुनौतीपूर्ण गैर-कन्वेक्स अनुकूलन समस्या बनी हुई है। छवि प्रसंस्करण में, ब्लाइंड डीकॉन्वोल्यूशन एक डीकॉन्वोल्यूशन तकनीक है जो एक खराब निर्धारित या अज्ञात बिंदु प्रसार कार्य (पीएसएफ) की उपस्थिति में "धुंधली" छवियों के एकल या सेट से लक्ष्य दृश्य की वसूली की अनुमति देती है। नियमित रैखिक और गैर-रैखिक विकलन तकनीक एक ज्ञात पी. एस. एफ. का उपयोग करती है। ब्लाइंड डीकॉन्वोल्यूशन के लिए, पीएसएफ का अनुमान छवि या छवि सेट से लगाया जाता है, जिससे डीकॉन्वोल्यूशन किया जा सकता है। शोधकर्ता कई दशकों से ब्लाइंड डीकॉन्वोल्यूशन विधियों का अध्ययन कर रहे हैं, और विभिन्न दिशाओं से समस्या का समाधान कर रहे हैं। अंध विकेंद्रीकरण पर अधिकांश काम 1970 के दशक की शुरुआत में शुरू हुआ। ब्लाइंड डीकॉन्वोल्यूशन का उपयोग खगोलीय इमेजिंग और मेडिकल इमेजिंग में किया जाता है। ब्लाइंड डीकॉन्वोल्यूशन को पुनरावृत्त रूप से किया जा सकता है, जिससे प्रत्येक पुनरावृत्ति पीएसएफ और दृश्य के अनुमान में सुधार करती है, या गैर-पुनरावृत्त रूप से, जहां बाहरी जानकारी के आधार पर एल्गोरिथ्म का एक अनुप्रयोग, पीएसएफ को निकालता है। पुनरावृत्ति विधियों में अधिकतम पश्च अनुमान और अपेक्षा-अधिकतमकरण एल्गोरिदम शामिल हैं। पी. एस. एफ. का एक अच्छा अनुमान त्वरित अभिसरण के लिए सहायक है लेकिन आवश्यक नहीं है। गैर-पुनरावृत्त तकनीकों के उदाहरणों में सेडडारा, सेपस्ट्रम परिवर्तन और एपेक्स शामिल हैं। सेपस्ट्रम परिवर्तन और ए. पी. ई. एक्स. विधियाँ मानती हैं कि पी. एस. एफ. का एक विशिष्ट आकार होता है, और किसी को आकार की चौड़ाई का अनुमान लगाना चाहिए। सेडडारा के लिए, दृश्य के बारे में जानकारी एक संदर्भ छवि के रूप में प्रदान की जाती है। एल्गोरिथ्म धुंधली छवि में स्थानिक आवृत्ति जानकारी की तुलना लक्ष्य छवि से करके पीएसएफ का अनुमान लगाता है। उदाहरण किसी भी धुंधली छवि को ब्लाइंड डीकॉन्वोल्यूशन एल्गोरिथ्म के इनपुट के रूप में दिया जा सकता है, यह छवि को डीब्लर कर सकता है, लेकिन इस एल्गोरिथ्म के काम करने के लिए आवश्यक शर्त का उल्लंघन नहीं किया जाना चाहिए जैसा कि ऊपर चर्चा की गई है। पहले उदाहरण (आकृतियों का चित्र) में, पुनर्प्राप्त छवि बहुत ठीक थी, बिल्कुल मूल छवि के समान क्योंकि L> K + N. दूसरे उदाहरण में (एक लड़की का चित्र), L <K + N, इसलिए आवश्यक स्थिति का उल्लंघन किया जाता है, इसलिए पुनर्प्राप्त छवि मूल छवि से बहुत अलग है। संकेत प्रसंस्करण भूकंपीय डेटा में भूकंपीय डेटा के विकलन के मामले में, मूल अज्ञात संकेत स्पाइक्स से बना होता है इसलिए 1978 में डब्ल्यू. सी. ग्रे द्वारा सुझाए गए एल1 मानक/एल2 मानक मानक अनुपात जैसे स्पार्सिटी बाधाओं या नियमितकरणों के साथ चिह्नित करना संभव है। ऑडियो विकेंद्रीकरण ऑडियो विकेंद्रीकरण (जिसे अक्सर विकेंद्रीकरण के रूप में जाना जाता है) ऑडियो मिश्रणों में एक प्रतिध्वनि कमी है। यह कॉकटेल पार्टी प्रभाव जैसे खराब स्थिति वाले मामलों में रिकॉर्डिंग के ऑडियो प्रोसेसिंग का हिस्सा है। आई. सी. ए. का उपयोग करना एक संभावना है। सामान्य तौर पर मान लीजिए कि हमारे पास एक चैनल के माध्यम से प्रेषित संकेत है। चैनल को आमतौर पर एक रैखिक बदलाव-अपरिवर्तनीय प्रणाली के रूप में मॉडल किया जा सकता है, इसलिए रिसेप्टर चैनल की आवेग प्रतिक्रिया के साथ मूल संकेत का एक अभिसरण प्राप्त करता है। यदि हम चैनल के प्रभाव को उलटना चाहते हैं, तो मूल संकेत प्राप्त करने के लिए, हमें चैनल की प्रतिक्रिया को उलटते हुए, प्राप्त संकेत को दूसरी रैखिक प्रणाली द्वारा संसाधित करना होगा। इस प्रणाली को समकारी कहा जाता है। यदि हमें मूल संकेत दिया जाता है, तो हम एक पर्यवेक्षण तकनीक का उपयोग कर सकते हैं, जैसे कि एक वीनर फिल्टर खोजना, लेकिन इसके बिना, हम अभी भी पता लगा सकते हैं कि हम इसके बारे में क्या जानते हैं ताकि इसे ठीक करने का प्रयास किया जा सके। उदाहरण के लिए, हम वांछित वर्णक्रमीय शक्ति घनत्व प्राप्त करने के लिए प्राप्त संकेत को छान सकते हैं। उदाहरण के लिए, ऐसा तब होता है जब मूल संकेत का कोई स्वतः सहसंबंध नहीं होता है, और हम प्राप्त संकेत को "सफ़ेद" करते हैं। सफेदी आमतौर पर परिणामों में कुछ चरण विरूपण छोड़ देती है। अधिकांश ब्लाइंड डीकॉन्वोल्यूशन तकनीक संकेतों के उच्च-क्रम के आंकड़ों का उपयोग करती हैं, और इस तरह के चरण विकृतियों के सुधार की अनुमति देती हैं। हम मूल पी. एस. एफ. के बारे में जो जानते हैं उसका अनुमान लगाते हुए पी. एस. एफ. के साथ एक संकेत प्राप्त करने के लिए बराबरी करने वाले को अनुकूलित कर सकते हैं। उच्च-क्रम सांख्यिकी ब्लाइंड डीकॉन्वोल्यूशन एल्गोरिदम अक्सर उच्च-क्रम सांख्यिकी का उपयोग करते हैं, जिसमें दो से अधिक क्षण होते हैं। यह अंतर्निहित या स्पष्ट हो सकता है। चैनल मॉडल व्युत्क्रम समस्या नियमितीकरण (गणित) ब्लाइंड इक्वलाइजेशन अधिकतम एक पश्च अनुमान अधिकतम संभावना बाहरी लिंक डीकॉन्वोल्यूशन संदर्भ संकेत प्रसंस्करण के लिए इमेजजे प्लगइन देखें।