通常在无噪声的理想情况下,上式可简化为 G(u, v)=F(u,vH(u, v) F(l,v)=G(,v)/H(2v) 进行反傅立叶变换可得到fxy)。以上就是逆滤波复原的 基本原理。1/(ωu,ν)称为逆滤波器。 逆滤波复原过程可归纳如下 (1)对退化图像g(x,y)作二维离散傅立叶变换,得到G(lv) (2)计算系统点扩散函数h(x,y)的二维傅立叶变换,得到 H(v,) 3逆滤波计算F(u,y)=G(u,v)/H(u,y) (4)计算[F()的逆傅立叶变换,求得/(x通常在无噪声的理想情况下，上式可简化为 则 进行反傅立叶变换可得到f(x,y) 。以上就是逆滤波复原的 基本原理。1/H(u,v)称为逆滤波器。 G(u,v) = F(u,v)H(u,v) F(u,v) = G(u,v)/ H(u,v) 逆滤波复原过程可归纳如下: (1)对退化图像g(x，y)作二维离散傅立叶变换，得到G(u,v)； (2)计算系统点扩散函数h(x，y)的二维傅立叶变换，得到 H(u,v); (3)逆滤波计算 (4)计算 F(u,v) 的逆傅立叶变换，求得 f (x, y) 。 F(u,v) = G(u,v)/ H(u,v)