基于图像先验和结构特征的盲图像复原算法

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图像处理中的图像复原算法综述与比较

图像处理中的图像复原算法综述与比较图像复原是图像处理中一个重要的领域，主要目标是通过一系列的数学和算法方法来恢复损坏、模糊、噪声干扰等情况下的图像。

图像复原算法旨在提高图像质量，使图像在视觉上更加清晰、可辨识。

本文将综述图像处理中的图像复原算法，并对这些算法进行比较。

1. 经典算法1.1 均值滤波均值滤波是一种最简单的图像复原算法，其基本原理是用一个滑动窗口在图像上进行平均值计算，然后用平均值代替原像素值。

均值滤波的优点是简单易实现，但对于噪声较多的图像效果较差。

1.2 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法，常用于去除椒盐噪声。

其基本原理是用滑动窗口中像素的中值代替原像素值。

中值滤波适用于去除随机噪声，但对于模糊图像的复原效果不佳。

1.3 Sobel算子Sobel算子是基于图像边缘检测的算法，常用于图像增强。

Sobel算子通过计算像素点的梯度值来检测边缘。

边缘检测可以使图像的边缘更加清晰，但对于图像的整体复原效果有限。

2. 基于模型的方法2.1 傅里叶变换傅里叶变换是一种基于频域的图像处理方法，将图像从空间域转换到频域，通过频域滤波降低噪声。

傅里叶变换适用于周期性噪声的去除，但对于非周期性噪声和复杂噪声的去除效果有限。

2.2 小波变换小波变换是一种多尺度分析方法，将图像分解为不同尺度的频率成分。

通过舍弃高频噪声成分，然后将分解后的图像重构，实现图像复原。

小波变换适用于复杂噪声的去除，但对于图像的细节保留较差。

2.3 倒谱法倒谱法是一种基于线性预测的图像复原算法，通过分析图像的高阶统计特性实现噪声的去除。

倒谱法适用于高斯噪声的去噪，但对于非高斯噪声的复原效果有限。

3. 基于深度学习的方法3.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种广泛应用于图像处理的深度学习方法，通过多层卷积和池化操作提取图像的特征，进而实现图像的复原和增强。

CNN适用于各种噪声和模糊情况下的图像复原，但需要大量的训练数据和计算资源。

使用盲反卷积算法恢复模糊图像

该示例读取一副灰度图像。Deconvblind功能可以处理任何尺寸的阵列。该示例读取一副灰度图像。Deconvblind功能可以处理任何尺寸的阵列。 I = imread('cameraman.tif'); figure;imshow(I);title('Original Image'); text(size(I,2),size(I,1)+15, ... 'Image courtesy of Massachusetts Institute of Technology', ... 'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');
要拓宽面积，我们使用imdilate以及在结构元素中通过，se。要拓宽面积，我们使用imdilate以及在结构元素中通过，se。 se = strel('disk',2); WEIGHT = 1double(imdilate(WEIGHT,se)); 靠近边界的像素也指定为0 靠近边界的像素也指定为0。
[JF PF] = deconvblind(Blurred,OVERPSF,30,[],WEIGHT,FUN); figure;imshow(JF);title('Deblurred Image');
如果我们使用超大尺寸的初始PSF，OVERPSF，并且没有限制函数,FUN，如果我们使用超大尺寸的初始PSF，OVERPSF，并且没有限制函数,FUN，由此产生的图像与在第三步所得到的不是令人满意的图像与J2类似。由此产生的图像与在第三步所得到的不是令人满意的图像与J2类似。注意，在FUN函数被省略之前，任何未指定的参数，例如在本例中的注意，在FUN函数被省略之前，任何未指定的参数，例如在本例中的 DAMPAR 和 READOUT ，不需要一个占位符([]). ，不需要一个占位符([]).

论基于深度学习的图像复原技术研究

论基于深度学习的图像复原技术研究一、引言随着数字摄影技术的发展，现在人们通过智能手机和相机拍摄大量图片。

虽然这些图片很美丽，但是由于各种原因，有时候会导致图像失真。

例如，由于光照问题、手震、焦距问题等原因，图像可能模糊或者噪声较大。

这些问题会影响图像的质量和美观度。

为了解决这个问题，研究人员们一直在探索图像复原技术。

深度学习技术的发展，为图像复原技术的研究提供了新的思路和方法，本文将围绕基于深度学习的图像复原技术展开探讨。

二、图像复原技术概述图像复原指的是将失真的图像进行恢复的过程。

图像复原技术可根据其目的划分为以下几类：去模糊、去噪、超分辨率重建。

去模糊是通过消除图像中的模糊信息还原原始图像。

去噪是通过消除图像中的噪声还原原始图像。

超分辨率是指增加图像的分辨率，使图像更清晰、更细腻。

传统的图像复原技术主要基于图像处理理论，例如频域滤波、基于各向同性的扩散滤波、小波变换和CNN等技术。

虽然传统技术在一定程度上可以解决图像失真问题，但是它们在实际过程中仍然存在很多问题。

例如，频域滤波会引入伪影，扩散滤波往往过分模糊，小波变换可能会改变图像的亮度和色彩，而CNN很难处理高分辨率图像。

这些限制阻碍了传统技术的进一步发展。

三、基于深度学习的图像复原技术研究基于深度学习的图像复原技术得到了广泛关注。

深度学习技术可以解决传统技术的限制，可以在不丢失图像质量的情况下还原图像。

在基于深度学习的图像复原技术中，主要采用了四种算法：DNN、CNN、GAN和RNN。

其中，CNN是最常用的模型。

CNN模型是一种卷积神经网络，它能够处理静态和动态图像，并具有良好的缩放性和运行速度。

CNN模型通常包括三个阶段：特征提取、特征映射和重构。

特征提取阶段用于提取图像中的重要特征，特征映射阶段用于将图像映射为低维度空间，重构阶段用于将映射后的图像重构为原始图像。

GAN则采用了对抗性学习的思想，优化两个神经网络模型：生成器和判别器。

基于深度学习技术的图像恢复算法研究

基于深度学习技术的图像恢复算法研究一、前言近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的图像恢复算法也越来越受到研究者的关注。

图像恢复是图像处理领域的关键研究方向之一，主要是通过一定的算法方法将不清晰或失真的图像复原到尽可能接近原图的状态。

本文将介绍基于深度学习技术的图像恢复算法。

二、图像恢复算法分类图像恢复算法根据算法方法的不同可分为基于传统数学方法的图像恢复算法和基于深度学习技术的图像恢复算法。

传统的图像恢复算法主要是通过图像处理中的一些经典算法进行修复，例如去噪、滤波、插值等，这些算法以一些经过验证的特征和假设为基础，在某些场景下能够很好地恢复图像的质量。

而基于深度学习技术的图像恢复算法则是利用深度神经网络来进行学习和预测。

三、基于深度学习技术的图像恢复算法流程基于深度学习技术的图像恢复算法具体流程如下：1. 数据准备：首先需要对需要恢复的图像进行预处理，包括去噪、降采样等操作，使得图像中的噪声和细节能够更好地被网络识别和处理。

2. 网络架构设计：选择合适的网络架构是基于深度学习技术进行图像恢复的关键。

近年来，通过不断地探索和实践，一些经典的网络架构已经被提出，例如SRCNN、ESPCN、VDSR、SRGAN 等。

3. 训练网络：训练网络需要使用已经处理好的数据集，首先会对数据进行预处理和划分，然后将训练数据输入到网络中进行训练。

在训练的过程中，网络会通过反向传播算法来优化模型的参数，使得网络能够更好地拟合数据集。

4. 测试网络：在完成网络的训练后，需要对网络进行测试，即将需要恢复的图像输入到网络中，通过网络的前向传播算法得到恢复后的图像。

5. 评估算法：评估算法的目的是通过一定的评价指标来评估网络的性能和恢复效果。

常用的指标有PSNR、SSIM等，这些指标能够验证网络的性能和算法的优劣。

四、经典网络架构介绍1. SRCNN：SRCNN是基于卷积神经网络的图像恢复算法，是最早的基于深度学习技术进行图像恢复的算法之一。

fine-to-coarse reconstruction算法-概述说明以及解释

fine-to-coarse reconstruction算法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述:在计算机视觉领域，图像重建是一项重要的任务，其目的是从输入的低分辨率图像中生成高质量的高分辨率图像。

Fine-to-Coarse Reconstruction算法是一种常用的图像重建算法，它通过逐渐增加图像的分辨率级别，从粗到细地重建图像，以获得更加清晰、细节丰富的图像。

Fine-to-Coarse Reconstruction算法在图像处理和计算机视觉中有着广泛的应用，能够有效地提高图像质量和细节信息的还原程度。

本文将详细介绍Fine-to-Coarse Reconstruction算法的原理、应用和优势，希望能为读者提供深入了解和应用该算法的指导。

1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三部分。

在引言部分中，我们将对Fine-to-Coarse Reconstruction算法进行概述，并介绍文章的结构和目的。

在正文部分，我们将详细介绍Fine-to-Coarse Reconstruction算法的原理以及其在实际应用中的表现。

我们将重点讨论该算法在图像处理、计算机视觉等领域的应用，并探讨其优势和局限性。

最后，在结论部分，我们将对整篇文章进行总结，展望Fine-to-Coarse Reconstruction算法的未来发展方向，并留下一些思考和结束语。

整个文章结构清晰，层次分明，将帮助读者全面了解和理解Fine-to-Coarse Reconstruction算法的重要性和价值。

1.3 目的Fine-to-Coarse Reconstruction算法的目的是通过逐步从细节到整体的重建过程，实现对图像或模型的高效重建。

通过逐步迭代的方式，算法能够在保持细节的同时，提高重建的速度和准确性。

本文旨在深入探讨Fine-to-Coarse Reconstruction算法的原理、应用和优势，以期能够为相关研究和应用提供更多的启发和帮助。

多信道图像盲复原算法

ｎｌｍａｅ．ｒｔｙｔｅｐｉｒｍｏｅｓｏｈｒｇｎｌｉｇ，ｏｎｐｅｄｆｎｔｎｎｈｂｅｖｄｉｇｓｗｅｅｒｃｎｅｇｓＦｉｓｌ，ｈｒｏｄｌｆｔｅｏｉｉａｍａｅｐｉｔｓｒａｕｃｉｓａｄｔｅｏｓｒｅｉｏｍａｅｒｅｏ — ｓｒｃｅｆｏｗｈｃｈｒｏｉｔｉｕｉｎｆｔｅｗｅｅｏｔｉｅｓｃｎｌ，ｈｍｍａｄｓｒｕｉｎｗａｓｄｔｅｔｕｔｄ，ｒｍｉｈｔｅｐｉｒｄｓｒｔｓｏｈｍｒｂａｎｄ；ｅｏｄｙｔｅＧａｂｏｉｔｉｔｓｕｅｏｄ — ｂｏｓｒｅｔｅｕｋｏｄｌｐｒｍｅｅｓｆａｌ，ａｅｎｔｅｉｆｒｎｅｏｈｘｐｓｅｉｒｐｏａｉｔ，ｈｐｉｌｒｉｃｉｈｎｎｗｎｍｏｅａａｔｒ；ｉｌｂｓｄｏｈｎｅｅｃｆｔｅｍａｏｔｒｏｒｂｂｌｙｔｅｏｔｂｎｙｉｍａｉ — ｏｇｎｌｍａｅａｄｔｅｐｉｔｓｒａｕｃｉｎｒｓｉｔｄｕｉｇｔｅｅｉｅｃｎｌｓｓｍｅｈｄＣｍｐｒｄｔｈｉｇｅａｉｇｎｈｏｎｐｅｄｆｎｔｓｗｅｅｅｔｏｍａｅｓｎｈｖｄｎｅａａｙｉｔｏ．ｏａｅｈｔｅｓｎｌ
关键词图像复原，叶斯框架，贝先验模型，和模型，道互质调信

基于卷积神经网络的图像去模糊与复原算法研究

基于卷积神经网络的图像去模糊与复原算法研究图像模糊是一种常见的问题，在许多应用领域中都会遇到，例如摄影、医学成像和监控图像等。

图像模糊通常是由于图像采集过程中的运动模糊、焦距问题或者传感器噪声等原因引起的。

然而，模糊的图像对于人眼来说往往难以解读，因此图像复原成为了一个重要的任务。

近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的突破，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是图像处理中最常用的技术之一。

通过学习图像的局部特征和上下文信息，CNN可以有效地进行图像去模糊和复原。

图像去模糊是指从模糊的图像中恢复原本的清晰细节。

基于CNN的图像去模糊算法可以分为两个阶段：训练和测试。

在训练阶段，算法通过大量的清晰和模糊图像对构建一个深度神经网络模型。

这个模型可以通过学习图像之间的模糊特征和清晰特征来对模糊图像进行去模糊。

在测试阶段，通过将模糊图像输入到训练好的模型中，可以得到清晰的图像输出结果。

在图像复原中，基于CNN的算法不仅可以去除图像的模糊，还可以恢复图像中的细节信息和纹理。

这在一些应用场景中尤为重要，例如医学成像中的细胞观察和卫星图像中的地理特征分析。

通过使用卷积层和池化层，CNN 能够提取不同尺度和抽象级别的特征，从而使得复原后的图像更加清晰和真实。

然而，基于CNN的图像去模糊和复原算法在实际应用中还面临一些挑战。

首先，训练一个高性能的CNN模型需要大量的训练数据，并且需要花费大量的时间和计算资源。

这对于某些特定的应用场景来说可能是一个限制因素。

其次，对于含有复杂模糊和噪声的图像，基于CNN的算法可能会产生一定的伪影和伪细节。

这些问题需要进一步的研究和改进。

为了解决这些问题，学者们正在积极研究和探索新的卷积神经网络结构和优化方法。

例如，引入残差连接和注意力机制可以进一步提高算法的性能。

此外，一些研究还尝试将CNN与其他图像处理技术相结合，例如稀疏表示和小波变换等，以进一步提升图像去模糊和复原的效果。

基于HOS和Radon变换的图像盲复原算法改进

型无法获得，至是物理不可实现的，须从观察甚必
法，类图像复原称为图像盲复原．这
目前的图像盲复原方法有先验模糊辨识法、非参数限定支持域复原技术、零层面分离技术和ＡＲ参数估计法等．验模糊辨识技术是图像复ＭＡ先原中最简单易行的方法，经常在原始图像具有一它些特征，或者ＰＦ是一种已知参数模型的情况下运Ｓ用，算量很小．在一般情况下，方法能获得的计但该图像信息很少，就需要利用其他图像复原方法．这
Ｖ０．Ｎｏ６１２５．
Ｄｃａ．２０Ｏ１
文章编号：０４—１７（００００９０１０４８２１）６— ０５— ５
基于ＨＳ和Ｒｄｎ变换的图像盲复原算法改进Ｏａｏ
曲振峰，陈朝辉
（阳理工学院电气工程与自动化系，河南洛阳４１２）洛７０３摘要：针对一般图像复原算法中噪声在高频下放大的问题，出了用高阶统计量对模糊系统进行辨提识、计出ＭＡ模型参数、用反卷积算法估计出原始图像的复原算法．估再同时引入Ｒｄｎ变换将二维ａｏ
图像投影为某一角度下的一维投影，大大降低了算法的运算复杂度．真实验表明，算法取得了良仿该
好的效果．

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＝ａｇａ — 吾ｒｍｘ —— —一（］５）
对于同一幅模糊图像ｙＰ（），Ｙ固定不变，以式所
（）５可简化为
＝ａｇａＰ（ＩＰ）ｒｍｘＹ）（
式中，是原始清晰图像；是模糊核；模糊图ＨＹ是
ＡｉｓｏａｉｎａｅｒｓｄｏＩａｅＰｒｏｒｎｄＢｌｎｄＲｅｔｒｔｏＦｒｍｗｏｋＢａｅｎｍｇｉｓａ
ＳｔｕｔｅＦｅｔｅｒｃｕｒａｕｒｓ
ＧＮＺｎ－ａｇＩｉｅ，Ｈｉ－ｈｎＡｏｇｌｎ，ＱＵＹ — ｎＺＵＸｕｃａｇｉｗ
Ｈ＝｛ｐ）ｉ，，… … ，Ｈ（１＝１２３｝
式中，Ｐ为离散化的模糊核参数。然后对模糊图像Ｙ采用由不同的模糊核参数得
到的模糊核进行去卷积，到对应的一系列复原图得
观质量较好，算法需要用户在模糊图像中划出一但
的同时，过迭代的方法交互估计去模糊图像和模通
糊核，这类方法针对一类模糊，且计算时间较长。针对模糊核参数未知的情况，对模糊核参数进
原图像。盲复原算法的流程框冈，图１所示。如
行离散化，规避模糊核的估计，用离散化的模糊核利
ｔｅｌｒｉｇｙｕｉｈｓｓｒｔｌａａｅｅｓｉｅｏｏｕｅｎｏｒｓｏｄｎｅｏｓｒｃｉｎｈｎｂｕｍａｅｂｓｎｇｔｅｅｄｉｃｅｅｂｕｒｐｒｍｔｒｓｄｃｎｖｌｔｄａｄｃｒｅｐｎｉｇｒｃｎｔｕｔｏ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ｂｔｉｔｒｆｂｅｔｅｃｉｒｎｉａｑａｔ．ｏｍｓｊｃｉｒｅｉａｄｖｓｌｕｌｙｈｎｅｏｏｖｔａｕｉ
Ｋｅｏｄｓ：ｂｉｄｄｃｎｏｕｉｎ；ＭＡＰｆａｗｏｋ；ｄｓｒｔａａｅｅｆｂｕｅｎｌｕｌｙａｓｓｍｅｔｙｗｒｌｎｅｏｖｌｔｏｍｅｒｒｉｃｅｅｐｒｍｔｒｏｌｒｋｒｅ；ｑａｉｓｅｓｎｔｏｅｏｓｒｃｉｎｉａｅｆｒｃｎｔｔｏｍｇｕ
加的硬件，ＢｎＥｒ＿把一个低分辨率的摄像机如ｅ．ｚ３ａ
附在一个高分辨率的摄像机上，依靠摄像机来记录模糊核的运动轨迹。另外还有部分算法利用了图像
项目基金：国家自然科学基金（１７０１６０１６，８２２）江苏高校优势学科建设工程资助项目６０１９，１７１６６００１；０ —— “ 信息与通信工程”
参数对模糊图像进行去卷积，到对应各离散模糊得
核参数的复原图像序列。在最大后验概率框架下，充分利用图像的先验知识和图像结构特征，对复针原图像存在的模糊、振铃等现象，出一种复原图像提的判决准则，过对复原图像序列的判决，中选择通从出质量最优的复原图像。本文提出的盲复原算法消
模糊图像的盲去卷积是一个比图像复原更加病
态的问题，由一个观测到的模糊图像要估计出两仅
个未知量—— 去模糊图像和模糊核。部分盲去卷积方法是通过输入多幅图像来实现的，ＲｖＡｈ … 如ａ－ｃａ需要同时输入两幅运动模糊图像；ｕｎ则是输入Ｙａ
除了由于模糊核估计不准确造成的复原效果不理想
图１提出的盲复原算法流程框图
１３基于最大后验估计的复原图像判决准则．
已知模糊图像Ｙ及由ｎ个模糊核参数｛ｉ，Ｐ，＝１
２３ … ，｝卷积得到的复原图像序列Ｘ：｛，，… ｎ去．
（ａｊｇＵｉｒｔｏｏｔａｄＴｌｏｍｕｉａｏｓａｊｇ１０３ＣｉａＮｎｉｎｖｓｙｆｓｎｅｃｍｎｃｔｎ，Ｎｎｉ０１，ｈ）ｎｅｉＰｓｅｉｎ２ｎ
Ａｂｓｒｃｔａｔ：ＴｌｎｅｔｒｔｎｆａｗｏｋｆｒｒｍｏｉｇＧａｓａｌｎｔｏｌｒｆｏａｓｎｌｍ－ｈｅｂｉｄｒｓｏａｉｍｅｒｏｅｖｎｕｓｉｎｂｕｒａｄｍｏｉｎｂｕｍｉｇｅｉｏｒｒａｅａｅｐｅｅｔｄＧｉｅｈｔｔｅｂｕｅｎｌｉｋｏｇｒｒｓｎｅ．ｖｎｔａｈｌｒｋｒｅｓｕｎｎｗｎ，ｐｒｍｅｅｆｂｕｅｎｌｉｉｃｅｉｅ．Ａｎａａｔｒｏｌｒｋｒｅｓｄｓｒｔｄｚｄ
ｉｇｓａｅｏｔｉｄ．Ａｒｐｓｄｑａｉｓｅｓｎｔｏｅｏｓｒｃｉｎｉｇｓａｐｉｄｔａｕｅｔｅｅｍａｅｒｂａｎｅｐｏｏｅｕｌｙａｓｓｍｅｆｒｃｎｔｔｏｍａｅｉｐｌｅｏｍｅｓｒｈｓｔｕｒｃｎｓｒｃｉｎｉｇｓａｄａｂｓｅｏｓｒｃｉｎｉｇｒｍｈｓｉｇｓａｈｎａｄｂｕｍａｅｈｓｅｏｔｔｏｍａｅｎｅｔｒｃｎｔｕｔｍａｅｆｏｔｅｅｍａｅｓｔｅｆｌｅｌｒｉｇａｕｏｉｂｅｎｃｏｅｅｈｓｎ．Ｅｘｒｍｅｔｌｒｓｌｅｎｓｒｔｈｔｔｌｅｔｒｔｏｒｍｅｒｅｄｏｇｏｅｕｔｐｅｉｎａｅｕｔｄｍｏｔａｅｔａｈｅｂｉｒｓｏａｉｎｆａｗｏｋｌａｓｔｏｄｒｓｌｓ，ｓｎｄ
像；噪声。ｎ是
由式（）以看出，模糊图像Ｙ恢复出清晰１可从图像的去卷积过程是一个典型的病态问题。而直
接估计模糊核日又比较困难，准确度也不能较好且
对上式右边取对数，其单调性不变，最终可得＝ａｇｘ［ｏＰ（ｒｍａ１）＋ｌＰ（）（）ｇｏＹｌ］ｇ６上式的数学理解为，得式ｌＰ（使ｏ）＋ｌＰ（ＩｇｏＹｇ
个小块，输入模糊核大小，终的去模糊效果与用并最户的这两个输人有关。Ｓａ在利用图像先验知识ｈｎ
像Ｘ＝｛，： …… ｝然后，，，利用本文提出的复原图像判决准则，复原图像序列中选出最优的复从
描述
Ｙ＝ｘ＋ｎＨ（）１
：，
…
…
｝从中选出最优的复原图像，最大，其
后验估计（Ｐｍｘｍｍａｐｓｒｒ）ＭＡ，ａｉｕｏｔｉｉ的求解目标ｅｏ函数为
＝ａｇａＰ（Ｙｒｍｘｌ）（）４
根据贝叶斯公式，（）式４可转化为
中同时估计模糊核，这样的方法称为盲去卷积。
０引言
图像模糊造成图像的主观质量下降，响图像影
的清晰度。目前，部分的去模糊算法是将图像模大糊建模为原始图像与一个模糊核线性卷积的过程。因此图像去卷积的过程就是模糊图像复原的过程。
摘
要：出了一种基于图像先验和图像结构特征的盲图像复原算法，模糊核未知的情况下，提在采
用一系列离散化的模糊核参数对模糊图像进行非盲去卷积，到一系列对应的复原图像。同时提得出一种复原图像判决准则，对这一系列复原图像进行质量判决，中得到最优的复原图像。最后在从实验部分，通过对图像的测试表明，出的盲图像复原算法能较准确的得到最优复原图像，提复原效
的情况，无需用户输入信息，外，且另该计算方法无迭代，减少了复杂度。
１基于图像先验和图像结构特征的模糊图像盲复原算法
１１问题描述．
图像的模糊降质过程可用下面的数学模型来
的保证。若采用迭代的方式同时估计模糊核和复原图像则较容易产生过拟合现象。基于上述问题，从另一角度出发，表征模糊核函数的模糊核参数进将
行离散化，避免由模糊核估计所带来的一系列问题。
）最大的复原图像即为模糊图像Ｙ的最优的复原
一
幅模糊图像和一幅噪声图像。一些方法是利用外
当模糊核已知时，是对模糊图像用已知的模糊核就进行去卷积，种方法称为非盲去卷积法。但实际这