图像复原技术的发展趋势
1.多种复原方法的综合运用
图像复原技术的发展趋势之一是多种复原方法的综合运用。这种方法可以根据图像的具体情况进行选择和组合，以达到最佳的复原效果。例如，维纳滤波和约束最小二乘方滤波都是有效的图像复原方法，它们可以结合使用，以充分利用各自的优势。此外，还可以考虑使用更先进的复原方法，如深度学习技术，以进一步提高复原效果。
2.先验知识的应用
图像复原的过程是将图像退化的过程加以估计，并补偿退化过程造成的失真，以便获得未经干扰退化的原始图像或原始图像的最优估值，从而改善图像质量。因此，先验知识的应用是图像复原技术的一个重要发展趋势。通过了解图像退化的具体原因和机制，可以更准确地建立退化模型，从而提高复原效果。
3.精确估计点扩散函数
在实际应用中，系统的点扩散函数（PSF）通常是未知的，这就需要人们用某种先验知识对其进行估计。因此，精确估计点扩散函数是图像复原技术的另一个重要发展趋势。通过更精确地估计PSF，可以更有效地去除图像的模糊和其他退化现象，从而提高图像的质量。
4.结合其他图像处理技术
图像复原技术通常与其他图像处理技术结合使用，以达到更好的效果。例如，图像复原可以与图像增强技术结合使用，以同时改善图像的质量和视觉效果。此外，还可以考虑将图像复原技术与其他高级图像处理技术结合使用，如图像分割、目标识别等，以实现更复杂的图像处理任务。
5.底层计算机视觉技术的发展
底层计算机视觉技术，如图像增强、图像复原等，一直都是一个重要且热门的研究方向。随着深度学习技术的发展，底层计算机视觉技术的研究也在不断进步。未来，我们可以期待更多基于深度学习的图像复原方法的出现，这些方法将在复原效果和计算效率方面都有显著的提高。
