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数字图像恢复的问题是在一定的条件下，其本质利用数学优化方法对退化图像的原始图像进行合理地估计。标准的区别、数学优化方法的区别也就形成了相互区别的恢复算法。最常用的复原方法有：逆滤波复原算法，盲卷积滤波复原算法，维纳滤波复原算法，约束最小二乘滤波复原算法等[[[3] 朱冠男著。 基于MATLAB的图像复原设计[J]。 大观周刊。 2009]]。图像恢复是数字图像处理领域中一个十分重要的技术，它可以在一定程度上对图像改进、增强。87159

国内外对恢复技术也展开了深入的研究和讨论，并取得一定的成果。不同的退化图像成像模型论文网，优化准则，方法会产生不同的恢复方法。复原算法根据处理方式分为三大类：去卷积，线性代数，盲反卷积，其他的复原算法都是其衍生物[[[4] 李源著。 基于质量评估及低轶分解的图像盲复原[D]。 中国学术期刊。 2013]]。去卷积包括维纳去卷积，功率谱均衡算法，几何平均值算法等。这些算法比较经典，也容易实现，但是它需要更多的关于原始图像的信息。线性代数恢复算法也在降质算子已经知道的情况下进行的，但这个算法也存在弊端。在某些情况下，噪声会被放大，并且这一方法计算量非常大。在此基础上国内外提出了很多优化算法如全局最小二乘、正则化最小二乘等。盲反卷积复原法则是针对没有或者很少有关于降质函数和噪声等信息的基础上的复原问题，直接根据退化图像的信息来估计降质函数和噪声。这些算法是基于在不充分的先验信息的情况下的退化图像的处理