盲反卷积代码，用于还原模糊图像，只要更改图片路径可以直接使用！！！

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2014 ECCV 深度学习卷积神经网络开始之作，CNN可视化，介绍了CNN不同层的作用及特征图的可视化，2011 ICCV 可视化反卷积论文

基于反卷积实习卷积神经网络的特征可视化，可视化的网络模型为VGG-19，将每一卷积层的特征图可视化，数量可以自己设置。

一张图片，通过tensorflow进行卷积，然后进行反卷积，得到64特征，并可视化反卷积的图片

Krishnan于2009年在NIPS上发表的Fast Image Deconvolution using Hyper-Laplacian Priors的个人翻译。翻译仅代表个人粗浅的理解，格式也是自己随意排版的，不一定准确，也希望各位多多批评指正，广泛交流

盲反卷积迭代优先级的判别学习

基于参考信号自动估计的超声图像稀疏反卷积方法

抖动模糊是摄影中常见的问题，为此提出了一个鲁棒快速的核函数估计和图像恢复方法。给定一幅因相机抖动而模糊的图像，该方法首先建立金字塔，然后自顶向下、迭代地估计运动模糊核函数，同时对图像进行恢复。使用混合高斯模型对核函数建模，使用自然图像的边缘大尾巴分布对图像进行约束。通过冲击滤波器预测图像的强边缘，对图像的边缘与核函数进行约束，从而更好地估计核函数。并通过迟滞阈值方法和核函数重新定位的方法，降低核函数的噪声，提高核函数估计的鲁棒性能。在求解核函数能量方程时，采用共轭梯度法，利用图像的一阶和二阶偏导数降低系统方程的条件数，加快收敛速度。最后，在一个国际公开的包含32组运动模糊图像的数据集上验证了该方法。实验结果表明，该方法所恢复的图像，其边缘和纹理清晰，能够很好地避免噪声和振铃走样问题。

这是一个基于matlab图像复原处理包，其中包括图像的模糊、维纳滤波、盲反卷积、点扩散函数和光学转换函数互相转化