所谓复原，图像复原是图像降质模型的求逆过程，其目的是使估计图像逼近原图像。人家是有目标的，目标是估计图像与原图像之间的差异。
逆滤波尽管看着很简单，也不实用，但人家也是有理论依据的，有理论依据就可以从理论上分析误差，而不是想当然地除以传递函数那样简单。
更不能像这样没脑子想考虑噪声就考虑噪声，不想考虑噪声就不考虑噪声。况且图像复原对噪声极其敏感，图像复原最需要解决的就是噪声放大问题，怎么可以不考虑噪声。客观存在的事物就认真对待。
逆滤波实际上是最小二乘估计的频域解。频域或空域只是解的形式。详细内容参见
禹晶、肖创柏、廖庆敏《数字图像处理（面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材）》
最小二乘估计直接解
最小二乘估计频域解
关于逆滤波，当传递函数系数很小时，由于分母很小会放大噪声的问题，Rafael Gonzalez在他的《数字图像处理》中是这样处理的。啊，不，宁可错杀，不可放过。
某人给了公式，让离谱具象化，这个缺点只是振铃吗？第二种怎么能随随便便乘以系数。
传递函数系数小，放过就行了呗。传递函数系数
H
(
u
,
v
)
H(u,v)
H(u,v)小，
G
(
u
,
v
)
G(u,v)
G(u,v)肯定也小，这种小东西就放过了吧。要挣大钱，就不能盯小钱。
禹晶、肖创柏、廖庆敏《数字图像处理（面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材）》
