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退化函數估計 當不考慮噪聲的時候，如果知道退化函數h，我們就可以g來反演出f),(),(),(),(yxyxhyxfyxg),(),(),(),(vuNvuHvuFvuG方法 圖像觀測估計 試驗估計 建模估計),(yxgs圖像觀測估計f(x,y)f(x,y)*h(x,y)g(x,y)原始圖像（未知）退化后的圖像),(yxfs子圖像重建后的子圖像),(vuGs),(vuFs),(),(),(),(vuFvuGvuHvuHsss),(yxgs試驗估計 如果可以使用與獲取退化圖像的設備相似的裝置，從理論上講，得到一個準確的退化估計是可能的。成像系統H( ),(vuG),(yxg),(yxAAyxADFT),(AvuGvuH),(),(試驗估計輸入脈沖圖像退化的沖激響應建模估計 通過建立圖像退化模型來解決圖像復原的問題。 我們可以通過兩個途徑獲取模型使用常用的退化模型 基于大氣湍流的物理特性的退化模型 其中，k是與湍流的性質有關的常數。 除了指數為5/6外，該式與高斯低通濾波有相同的形式。事實上，高斯LPF有時用于模型淡化，均勻模糊。6/522)(),(vukevuHa bc d(a)可忽略的湍流(b)劇烈湍流，k=0.0025(c)中度湍流，k=0.001(d)輕微湍流，k=0.00025從基本原理推到數學模型 通過舉一個實例來具體說明，這個實

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