维纳反卷积是一种解决反卷积问题的方法，它依赖于维纳提出的滤波器。去噪和去模糊的方程是相同（坚持维基百科的符号）是不同的。$G$

为了清楚起见：

• 去噪包括在退化核是同一性的情况下，$H$
• 在反卷积中，这个内核等于破坏图像的模糊内核（运动模糊、镜头 PSF ......）。

因此，在去噪中，出现在 Wiener 滤波器部分消失（它等于 1），而在反卷积中，它等于模糊内核的傅里叶变换。$H$$G$

更一般地，当对这些任务使用逆问题方法时，即解决（x是您的解决方案，y是嘈杂的观察，g(x)是x的一些先验），您始终可以通过选择A = Id在去噪和反卷积之间切换。$\| A x - y \|^2 + \lambda g(x)$$x$$y$$g(x)$$x$$A = Id$