别担心,这时候数学又大显神威了。我们可以认为,看不清的图像就是清晰图像经过“模糊”过程后得到的结果。用数学的话来说就是,“模糊”可以看做是一个函数。只要我们能够知道这个函数的表达式,就可以设法逆向地还原出清晰的图像。我们同样可以用函数来表示清晰图像与模糊图像,分别记为 f 和 h ,而把模糊过程记为 g。那么一般而言,这个模糊过程的模型就是如下这样:
在上式中,x 表示任意一个像素, f( x ) 是清晰图像中每个像素的图像, h( x ) 就是模糊图像中每个像素的图像。如果我们能够知道 g( y ) 的详细情况(这可以根据汽车的实际运动情况模拟得出),那么便能够通过 h( x ) 解出 f( x )。下图是用数学方法得到的清晰图像与抓住歹徒后拍摄的真实图像,是不是感到还原度非常高呢?
其中 | X i - x n | + | Y i - y n | 表示的是点 ( X i , Y i ) 到第 n 个犯罪地点 ( x n , y n ) 的 曼哈顿距离 。其中还有三个常数 f , g , k ,则大概是经验数据或由计算机拟合得到的。这个公式计算出来的 p i,j 就表示犯罪住处位于 ( X i , Y i ) 的概率。