图像复原技术的核心方法
图像复原技术是一种通过利用退化现象的先验知识，按退化的逆过程重建图像的技术。以下是图像复原技术的一些核心方法：
1.维纳滤波
维纳滤波对运动模糊图像复原很有效果。这种方法计算了噪声的能量，使图像尽可能平滑，可以去除严重的噪声。维纳滤波器是一种线性滤波器，它假设图像是由信号和噪声组成的，其中噪声是白噪声。维纳滤波器的目标是最小化重构误差的平方，同时最大化去除噪声的效果。
2.约束最小二乘方滤波
约束最小二乘方滤波也是一个常用的方法，它可以计算噪声的能量，使图像尽可能平滑，可以去除严重的噪声。这种方法的优点是可以去除噪声，同时保留图像的边缘和细节信息。
3.基于退化模型的方法
基于退化模型的方法是图像复原技术的基础。这种方法首先需要知道图像退化和机制和过程的先验知识，然后采取逆过程来还原图像。典型的图像复原方法是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用滤波等手段进行处理，使得复原后的图像符合一定的准则，达到改善图像质量的目的。
4.基于深度学习的方法
近年来，深度学习的兴起为图像复原领域带来了新的发展机遇，提升了方法性能。基于深度学习的方法可以通过学习大量的训练数据，自动提取图像的特征，然后通过神经网络进行处理，从而实现图像的复原。深度学习方法在图像复原领域的应用取得了很多积极的成果。
以上就是图像复原技术的一些核心方法，这些方法各有优缺点，适用于不同的应用场景。
