影像复原

视频撤消的目的是在预先定义好的意义上改善一幅视频，不同于视频增强主要是一个主观的程序，视频撤消大致为一个客观的程序。修复是利用退化现象的某种先验知识，试图把已经退化的视频加以重建或修复。

视频退化/撤消程序的模型

如下图，退化程序可以被模式化成一个退化函数（Degradation function），连同加成性噪声（Noise）η(x,y)共同作用在一输入视频f(x,y)上，产生一退化视频g(x,y)：

因此就可以利用对退化函数H以及噪声η(x,y)的了解，来获得一个原始视频的估测f ̂(x,y)。如果H为一个线性空间不变量（linear spatially invariant）的程序，则可以证明退化视频在空间域（spatial domain）为

其中h(x,y)是退化函数的空间表示，*代表回旋积（convolution），因此我们可以将上式中的模型写成等效的频率域（frequency domain）表示式：

其中大写字母的各项是对于回旋积方程中各项的傅里叶转换。而视频的撤消可以大致分为两个情形进行分析，第一为假定H是一个恒等运算符，而我们只处理由噪声所造成的退化。而第二个情形是查看在H和η都存在的情况进行视频的撤消。

噪声模型的特性与效应对视频的撤消是很重要的，而噪声模型大致可以分为两个基本类型：空间域中的噪声（由噪声概率密度所描述）和频率领域中的噪声（由噪声的各种傅里叶性质所描述）

高斯（Gaussian）

雷利（Rayleigh）

,for z≥a

Erlang,Gamma(a,b)

,for z≥0

指数类型（Exponential）

,for z≥0