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图像复原对于数字图像处理一直是很重要的一个部分，19世纪中期，为了研究外星探索得到的图片，Nathan首先提出二文去卷积法，同期，Harris和Mcglamery也使用了点扩展函数来实现去卷积。从那时起，去卷积技术一直为人们所重视，但这项技术也有自身的缺点，很难对噪声大的图像进行有效处理。1967年，Helstrom在图像恢复过程中使用文纳滤波器，大大减小了计算量。1972年，Frieden B.R.提出最大熵复原法，1973年，Hunt B.R.提出约束最小二乘法，以上两种算法的缺点是会产生振铃效应。Lagendijk R.L等人为了解决这个问题，于1988年提出受限自适应复原算法。
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以上的一些算法都是在知道退化原因的前提下进行的，但要在退化系统未知的情况下对图像进行复原，就不再是一件这么容易的事。通常，我们使用的方法是建立线性模型对运动模糊图像进行盲复原。如今解决图像复原法问题可分为两个方向：一个方向是参数法，辨识出退化模型并将其作为真实模型，利用已知图像复原法进行复原，这种方法计算量比较少。另一个方向是迭代法，融合退化模型和复原后图像，计算量大。在图像恢复过程中，也常常会用到正则化技术。19546
如今，盲图像恢复的研究已经逐渐吸引了许多学者的关注，使得这一技术发展迅速。