Blind deconvolution
الیکٹریکل انجینئرنگ اور اطلاقی ریاضی میں، بلائنڈ ڈیکونولوشن ڈیکونولوشن ہے جو ارتقاء میں استعمال ہونے والے امپلس رسپانس فنکشن کے واضح علم کے بغیر ہوتا ہے۔ یہ عام طور پر آؤٹ پٹ کا تجزیہ کرکے امپلس رسپانس کا اندازہ لگانے کے لیے ان پٹ کے مناسب مفروضے بنا کر حاصل کیا جاتا ہے۔ ان پٹ اور امپلس رسپانس پر مفروضے بنائے بغیر بلائنڈ ڈیکونولوشن قابل حل نہیں ہے۔ اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے زیادہ تر الگورتھم اس مفروضے پر مبنی ہیں کہ ان پٹ اور امپلس رسپانس دونوں متعلقہ معروف ذیلی جگہوں میں رہتے ہیں۔ تاہم، اس مفروضے کے باوجود بلائنڈ ڈیکونولوشن ایک بہت ہی چیلنجنگ نان کنویکس آپٹیمائزیشن مسئلہ ہے۔ امیج پروسیسنگ میں، بلائنڈ ڈیکونولوشن ایک ڈیکونولوشن تکنیک ہے جو ناقص طور پر طے شدہ یا نامعلوم پوائنٹ اسپریڈ فنکشن (پی ایس ایف) کی موجودگی میں "دھندلی" تصاویر کے ایک یا سیٹ سے ہدف کے منظر کی بازیابی کی اجازت دیتی ہے۔ باقاعدہ لکیری اور غیر لکیری ڈیکونولوشن تکنیک ایک معروف پی ایس ایف کا استعمال کرتی ہیں۔ بلائنڈ ڈیکونولوشن کے لیے، پی ایس ایف کا تخمینہ امیج یا امیج سیٹ سے لگایا جاتا ہے، جس سے ڈیکونولوشن انجام دیا جا سکتا ہے۔ محققین کئی دہائیوں سے بلائنڈ ڈیکونولوشن کے طریقوں کا مطالعہ کر رہے ہیں، اور اس مسئلے کو مختلف سمتوں سے دیکھا ہے۔ بلائنڈ ڈیکونولوشن پر زیادہ تر کام 1970 کی دہائی کے اوائل میں شروع ہوا۔ بلائنڈ ڈیکونولوشن کا استعمال فلکیاتی امیجنگ اور طبی امیجنگ میں کیا جاتا ہے۔ بلائنڈ ڈیکونولوشن کو بار بار انجام دیا جا سکتا ہے، جس کے ذریعے ہر تکرار پی ایس ایف اور منظر کے تخمینے کو بہتر بناتا ہے، یا غیر لفظی طور پر، جہاں الگورتھم کا ایک اطلاق، بیرونی معلومات کی بنیاد پر، پی ایس ایف کو نکالتا ہے۔ تکراری طریقوں میں زیادہ سے زیادہ پوسٹرری تخمینہ اور توقع-زیادہ سے زیادہ الگورتھم شامل ہیں۔ پی ایس ایف کا ایک اچھا تخمینہ تیز کنورجنس کے لیے مددگار ہے لیکن ضروری نہیں۔ غیر تکراری تکنیکوں کی مثالوں میں سی ڈی ڈی اے آر اے، سیپسٹرم ٹرانسفارم اور اے پی ای ایکس شامل ہیں۔ سیپسٹرم ٹرانسفارم اور اے پی ای ایکس کے طریقے یہ فرض کرتے ہیں کہ پی ایس ایف کی ایک مخصوص شکل ہے، اور کسی کو شکل کی چوڑائی کا اندازہ لگانا چاہیے۔ سیڈدرا کے لیے، منظر کے بارے میں معلومات ایک حوالہ تصویر کی شکل میں فراہم کی جاتی ہے۔ الگورتھم دھندلی تصویر میں مقامی تعدد کی معلومات کا ہدف کی تصویر سے موازنہ کرکے پی ایس ایف کا تخمینہ لگاتا ہے۔ مثال کسی بھی دھندلی تصویر کو بلائنڈ ڈیکونولوشن الگورتھم کے ان پٹ کے طور پر دیا جا سکتا ہے، یہ تصویر کو ڈیبلر کر سکتا ہے، لیکن اس الگورتھم کے کام کرنے کے لیے ضروری شرط کی خلاف ورزی نہیں کی جانی چاہیے جیسا کہ اوپر بتایا گیا ہے۔ پہلی مثال میں (شکلوں کی تصویر)، بازیافت شدہ تصویر بہت عمدہ تھی، بالکل اصل تصویر سے ملتی جلتی تھی کیونکہ L> K + N۔ دوسری مثال میں (ایک لڑکی کی تصویر)، L <K + N، اس لیے ضروری شرط کی خلاف ورزی کی گئی ہے، اس لیے بازیافت شدہ تصویر اصل تصویر سے بہت مختلف ہے۔ سگنل پروسیسنگ سیسمک ڈیٹا میں سیسمک ڈیٹا کے ڈیکونولیوشن کے معاملے میں، اصل نامعلوم سگنل اسپائکس سے بنا ہوتا ہے لہذا 1978 میں ڈبلیو سی گرے کے تجویز کردہ ایل 1 نارم/ایل 2 نارم نارم تناسب جیسے اسپرسٹی رکاوٹوں یا باقاعدگی کے ساتھ خصوصیت حاصل کرنا ممکن ہے۔ آڈیو ڈیکونولوشن آڈیو ڈیکونولوشن (جسے اکثر ڈیریوربریشن کہا جاتا ہے) آڈیو مرکب میں بازگشت میں کمی ہے۔ یہ کاک ٹیل پارٹی ایفیکٹ جیسے غیر فعال معاملات میں ریکارڈنگ کی آڈیو پروسیسنگ کا حصہ ہے۔ ایک امکان آئی سی اے کا استعمال کرنا ہے۔ عام طور پر فرض کریں کہ ہمارے پاس چینل کے ذریعے منتقل ہونے والا سگنل ہے۔ چینل کو عام طور پر لکیری شفٹ-غیر متغیر نظام کے طور پر ماڈل کیا جا سکتا ہے، لہذا رسیپٹر چینل کے امپلس رسپانس کے ساتھ اصل سگنل کا ارتقاء حاصل کرتا ہے۔ اگر ہم چینل کے اثر کو الٹنا چاہتے ہیں، اصل سگنل حاصل کرنے کے لیے، ہمیں موصولہ سگنل پر دوسرے لکیری سسٹم کے ذریعے عمل کرنا چاہیے، چینل کے ردعمل کو الٹنا چاہیے۔ اس نظام کو مساوات کہتے ہیں۔ اگر ہمیں اصل سگنل دیا جائے تو ہم نگرانی کی تکنیک استعمال کر سکتے ہیں، جیسے کہ وینر فلٹر تلاش کرنا، لیکن اس کے بغیر، ہم اب بھی اس کی بازیابی کی کوشش کرنے کے لیے اس کے بارے میں جو کچھ جانتے ہیں اسے تلاش کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ہم مطلوبہ سپیکٹرم پاور ڈینسٹی حاصل کرنے کے لیے موصولہ سگنل کو فلٹر کر سکتے ہیں۔ یہ وہی ہوتا ہے، مثال کے طور پر، جب اصل سگنل کا کوئی خودکار ارتباط نہیں ہوتا ہے، اور ہم موصولہ سگنل کو "سفید" کرتے ہیں۔ سفید ہونا عام طور پر نتائج میں کچھ مرحلے کی مسخ چھوڑ دیتا ہے۔ زیادہ تر بلائنڈ ڈیکونولوشن تکنیک اشاروں کے اعلی درجے کے اعداد و شمار کا استعمال کرتی ہیں، اور اس طرح کے مرحلے کی تحریفوں کی اصلاح کی اجازت دیتی ہیں۔ ہم اصل پی ایس ایف کے بارے میں جو کچھ جانتے ہیں اس کا تخمینہ لگانے والے پی ایس ایف کے ساتھ سگنل حاصل کرنے کے لیے مساوات کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ ہائی آرڈر کے اعداد و شمار بلائنڈ ڈیکونولوشن الگورتھم اکثر ہائی آرڈر کے اعداد و شمار کا استعمال کرتے ہیں، جن کے لمحات دو سے زیادہ ہوتے ہیں۔ یہ مضمر یا واضح ہو سکتا ہے۔ چینل ماڈل الٹا مسئلہ ریگولرائزیشن (ریاضی) بلائنڈ ایکولائزیشن زیادہ سے زیادہ ایک پوسٹرری تخمینہ زیادہ سے زیادہ امکان بیرونی لنکس امیج جے پلگ ان برائے ڈیکونولوشن حوالہ جات سگنل پروسیسنگ بھی دیکھیں۔