圖像復原技術趨向於將退化模型化並用相反地處理來恢復圖像。復原技術則考慮用去模糊函數去消除圖像的模糊。
退化函數H(u,v)有時稱爲光學傳遞函數(OTF)。在空間域中，h(x,y)稱爲點擴散函數(PSF)。
模擬噪聲的行爲和影響的能力是圖像復原的核心，空間域的噪聲和頻域的噪聲。
函數imnoise對一幅圖像添加噪聲，g=imnoise(f,type,parameters)。
函數imnoise在給圖像添加噪聲之前，將它轉換爲範圍[0,1]內的double類圖像。
空間噪聲值是隨機數，以概率密度函數(PDF)或相應的累積分佈函數(CDF)表徵。
高斯噪聲在諸如低照明水平圖像傳感器操作等情況下被用做一種近似。
椒鹽噪聲由不完善的開關設備產生。
照相乳劑中的銀粒大小是用對數正太分佈描述的隨機變量。
瑞利噪聲產生於波段成像，而指數和厄蘭噪聲在描述激光成像中的噪聲方面是很有用的。
函數imnoise2生成隨機數。
圖像的週期噪聲一般產生於圖像採集過程中的電氣和/或電機干擾。
週期噪聲的參數一般是通過分析圖像的傅里葉頻譜來估計的。
在空間域噪聲的情況下，PDF的參數可能通過傳感器的技術參數部分地知道，但是通常通過樣本圖像來估計它們是必要的。
函數roipoly選擇一個感興趣區域(ROI),該函數將產生一個所邊型的ROI，b=roipoly(f,c,r).f是我們感興趣的圖像，c和r是多邊形頂點的相應列座標和行座標，輸出b是一個二值圖像。
函數histroi用於計算一幅圖像在多邊形區域內的直方圖，多邊形的頂點由向量c和r指定。
函數imlincom的用途是計算輸入的線性組合，函數spfilt用於產生空間噪聲濾波器。
自適應中值濾波器函數adpmedian，f=adpmedian(g,smax),smax是允許的最大自適應濾波器窗口的大小。
圖像復原問題中遇到的一個主要的退化是圖像模糊。
由場景和傳感器兩者產生的模糊可以用空間域或頻域的低通濾波器來建模。
圖像獲取時傳感器和場景之間的均勻性運動而產生的圖像模糊可以用函數fspecial對圖像模糊建模。
維納濾波是一種最早也最爲人們熟知的線性圖像復原方法。函數deconvwnr來實現
線性復原的方法：約束的最小二乘方濾波。函數deconvreg實現。
Lucy-Richardson算法實現非線性復原。函數deconvlucy實現，fr=deconvlucy(g, PSF, NUMIT, DAMPAR, WEIGHT)。
若復原圖像呈現出由算法中所用的離散傅里葉變換所引入的振鈴，則在調用函數deconvlucy之前，要先利用函數edgetaper。
圖像復原過程中，最困難的問題之一是，獲得復原算法中使用的PSF的恰當估計。那些不以PSF知識爲基礎的圖像復原方法統稱爲盲去卷積算法。
最大似然估計（MLE）爲基礎，即一種用被隨機噪聲所幹擾的量進行估計的最優化策略。函數deconvblind來執行盲去卷積。
（1）空間變換以及如何定義它們並在matlab中直觀顯示，（2）怎樣把空間變換應用於圖像，（3）在圖像匹配中如何確定空間變換。
仿射變換是最常用的一種空間變換形式。函數maketform實現。
圖像匹配方法尋求將兩幅相同的圖像加以對準。
工具箱支持以控制點爲基礎的圖像配準，控制點也稱爲聯結點。函數cp2tform實現。