Warum heißt das Thema der Diplomarbeit Dekonvolution?

Die Dekonvolution ist ein Prozess, der das Gegenteil der Faltung (Konvolution) ist. In maschinellem Lernen und Signalverarbeitung wird die Faltung häufig verwendet, um Daten zu vermischen oder zu verzerren (z.B. Bildunschärfe). Die Dekonvolution zielt darauf ab, das ursprüngliche Signal oder Bild aus dem verzerrten wiederherzustellen, also den Effekt der Faltung zu entfernen.

Der Titel des Diplomthemas "Dekonvolution" weist darauf hin, dass in der Arbeit die Aufgabe behandelt wird, nützliche Informationen aus Daten wiederherzustellen oder zu extrahieren, die durch Faltung verzerrt oder vermischt wurden. Dies kann beispielsweise die Wiederherstellung der Bildschärfe, die Entfernung von Rauschen oder die Extraktion von Merkmalen in den Daten umfassen.