Die Integration von Deep Learning-Methoden in die Turbulenzentfernung könnte die Effizienz und Genauigkeit erheblich verbessern. Durch den Einsatz von Convolutional Neural Networks (CNNs) und anderen tiefen Lernalgorithmen können komplexe Muster und Strukturen in den Bildern besser erkannt und verarbeitet werden. Dies führt zu einer präziseren Entfernung von atmosphärischen Turbulenzen und einer insgesamt höheren Bildqualität. Darüber hinaus ermöglicht die Verwendung von Deep Learning-Methoden die Anpassung an verschiedene Szenarien und Bedingungen, was zu einer vielseitigeren und effektiveren Turbulenzentfernungsleistung führt.