图像复原技术的新进展
1.最大熵图像复原及其新进展
最大熵图像复原是一种重要的图像复原方法，它可以取得比一般线性复原算法更好的处理效果。近年来，有新的算法提出，如直接迭代法、多尺度最大熵算法及闭合形式的最大熵算法。这些新算法的提出，为图像复原领域的发展带来了新的可能性。
2.光电技术在图像复原中的应用
中国科学院光电技术研究所光束控制重点实验室任戈课题组在图像复原技术研究中取得了新进展。他们首次提出了光瞳多样性的概念，通过对不同光瞳大小通道下获得的系列图像进行信息提取，估计系统的点扩散函数并复原图像。这项技术在图像复原等方面有很大的潜在应用价值。
3.AI技术在图像复原中的应用
AI技术在图像复原中的应用也是一个值得关注的领域。例如，谷歌大脑的研究团队已经成功将8*8(毫米)网格的像素马赛克转换成为肉眼可辨识的人物图像。他们使用了名为“像素递归超分辨率”的技术(PixelRecursiveSuperResolution)，该技术通过从其他图片中学习到的信息对图片进行猜测，从而增加细节。此外，MIPT和Neurobotics公司的研究人员通过使用计算机视觉神经网络可以将人的脑波还原为图像，图像形状和色彩两方面具有一定准确度。
4.总结
图像复原技术的新进展主要体现在算法的优化和AI技术的应用上。最大熵图像复原的新算法为复原效果的提升提供了可能，光电技术的应用为图像复原提供了新的途径，而AI技术的应用，则为图像复原带来了全新的解决方案。这些新进展都表明，图像复原技术的发展仍在持续，并且有望在未来带来更多的创新和应用。
