Pourquoi le sujet du mémoire s'appelle déconvulution?

La déconvolution est un processus inverse à la convolution. En apprentissage automatique et traitement du signal, la convolution est souvent utilisée pour mélanger ou déformer des données (par exemple, flou d’image). La déconvolution vise à restaurer le signal ou l’image d’origine à partir de celui déformé, c’est-à-dire à éliminer l’effet de la convolution.

Le titre du sujet de mémoire "déconvolution" indique que le travail concerne la tâche de restauration ou d’extraction d’informations utiles à partir de données qui ont été déformées ou mélangées par convolution. Cela peut inclure, par exemple, la restauration de la netteté d’une image, l’élimination du bruit ou l’extraction de caractéristiques dans les données.