反卷積是一種基於算法的過程，用於反轉卷積對記錄數據的影響，是信號處理中一類基本問題。它廣泛套用於信道均衡、圖像恢復、地震學、無損探傷等領域，也可套用於未知輸入估計和故障辨識問題。在數學中，反卷積的目的是找到一個形式的卷積方程的解。通常，反卷積是通過計算記錄信號的傅立葉變換和傳遞函式，在頻域中套用解卷積來實現的，在沒有噪聲的情況下這僅僅是傅立葉變換的除法操作，最後進行逆傅立葉變換以找到估計的解卷積信號。此外，在卷積神經網路中，反卷積層將特徵圖還原回原始輸入圖像的過程，可以看作是卷積操作的逆過程，它通過對特徵圖進行填充和卷積操作，將特徵圖的尺寸擴大，並恢復原始圖像的細節，通常使用轉置卷積來實現，也被稱為反卷積操作，在圖像分割、目標檢測、圖像生成等任務中具有重要作用。