別擔(dān)心，這時(shí)候數(shù)學(xué)又大顯神威了。我們可以認(rèn)為，看不清的圖像就是清晰圖像經(jīng)過(guò)“模糊”過(guò)程后得到的結(jié)果。用數(shù)學(xué)的話來(lái)說(shuō)就是，“模糊”可以看做是一個(gè)函數(shù)。只要我們能夠知道這個(gè)函數(shù)的表達(dá)式，就可以設(shè)法逆向地還原出清晰的圖像。我們同樣可以用函數(shù)來(lái)表示清晰圖像與模糊圖像，分別記為 f 和 h ，而把模糊過(guò)程記為 g。那么一般而言，這個(gè)模糊過(guò)程的模型就是如下這樣：
在上式中，x 表示任意一個(gè)像素， f( x ) 是清晰圖像中每個(gè)像素的圖像， h( x ) 就是模糊圖像中每個(gè)像素的圖像。如果我們能夠知道 g( y ) 的詳細(xì)情況（這可以根據(jù)汽車的實(shí)際運(yùn)動(dòng)情況模擬得出），那么便能夠通過(guò) h( x ) 解出 f( x )。下圖是用數(shù)學(xué)方法得到的清晰圖像與抓住歹徒后拍攝的真實(shí)圖像，是不是感到還原度非常高呢？
其中 | X i - x n | + | Y i - y n | 表示的是點(diǎn) ( X i , Y i ) 到第 n 個(gè)犯罪地點(diǎn) ( x n , y n ) 的 曼哈頓距離 。其中還有三個(gè)常數(shù) f , g , k ，則大概是經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)或由計(jì)算機(jī)擬合得到的。這個(gè)公式計(jì)算出來(lái)的 p i,j 就表示犯罪住處位于 ( X i , Y i ) 的概率。
