最大熵复原
由于反向滤波的病态性，复原出得图像经常具有灰度变换较大的不均匀区域。

下面介绍一种通过最大化某种反应图像平滑性的准则函数来作为约束条件，以解决图像复原中的病态的方法
首先我们假定图像函数具有非负值
其中B为最小的噪声绝对值，可以利用图像熵和噪声熵来刻划图像的平滑性或均匀性
如何在满足式5-85和图像退化模型的约束条件下使复原后的图像熵和噪声熵最大。

引入如下的拉格朗日函数
式中ƛmn和ß是拉格朗日乘子，是加权因子，用于强调Hf和Hn之间的相互作用关系、
使用迭代方法在一定條件下总能得到上述方程的解，从而获得复原后的图像，这种方法称为最大熵复原方法，利用定义不同形式的熵可获得不同的复原方法。

最大熵复原方法隐含了正值约束条件，使复原后的图像比较平滑，这种复原方法的效果比较理想，但缺点是计算量太大。

最大熵是基于“熵最大的图像是最概然的恢复解”的认识来进行理论操作的
薛国良最大熵法恢复图像时信息熵表达式的修正
复参数最大熵图像重建的剑桥算法。