摘要：
解卷积是一种常用于图像恢复和超分辨率重建的技术。本文提出了一种基于解卷积的方法，用于在散射介质中实现大视场成像恢复和超分辨率重建。通过对散射介质中光的传播过程建立数学模型，并利用解卷积算法恢复图像的高频细节信息，实现了对散射介质中目标的高分辨率成像。本文还提供了相应的源代码，方便读者进行实验和研究。
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引言
在许多应用中，由于散射介质的存在，图像的质量受到限制，导致成像结果模糊或分辨率较低。解决这个问题的方法之一是使用解卷积算法，该算法可以通过推断和恢复图像的高频细节信息，提高图像的分辨率和质量。本文通过将解卷积算法应用于散射介质成像中，实现了大视场成像恢复和超分辨率重建。 -
方法
2.1 散射介质模型
首先，我们需要建立散射介质中光的传播过程的数学模型。该模型可以描述光在散射介质中的传播和散射过程，其中包括散射系数、散射角度等参数。通过对散射介质进行建模，我们可以在成像过程中考虑散射效应，并更准确地恢复图像。
2.2 解卷积算法
解卷积算法是一种用于恢复图像高频细节信息的技术。在散射介质成像中，由于散射效应的存在，图像的高频细节信息往往会丢失或模糊。通过应用解卷积算法，我们可以通过推断和恢复这些细节信息，提高图像的分辨率和质量。
本文中，我们采用基于解卷积的超分辨率重建方法。首先，我们将图像进行多尺度分解，得到不同尺度下的图像金字塔。然后，对每个尺度下的图像应用解卷积算法，以恢复其高频细节信息。最后，通过融合不同尺度下的图像，得到更高分辨率和更清晰的图像结果。
- 实验和结果
为了验证所提出的方法的有效性，我们进行了一系列实验。我们使用了包含散射介质的
