逆畳み込み
より良い結果を得るために、さまざまなアルゴリズムを採用することができるが、その代償として計算量が多くなる。 元の畳み込みではデータが破棄されるため、アルゴリズムによっては、失われた情報の一部を補うために、近くの焦点で取得した追加データを使用するものもある。 反復アルゴリズム(期待値最大化アルゴリズムなど)では、非現実的な解を避けるために正則化を適用することができる。
PSFが不明な場合、可能性のある異なるPSFを系統的に試し、画像が改善されたかどうかを評価することで、PSFを推定することが可能な場合がある。 この手順は、ブラインド・デコンボリューションと呼ばれている。 ブラインド・デコンボリューションは天文学の分野で確立された画像復元技術で、撮影された物体の点状の性質を利用してPSFを露光させることで、より実現性の高い画像復元が可能になる。 また、画像復元のための蛍光顕微鏡や、複数の未知の蛍光色素分子のスペクトル分離のための蛍光スペクトルイメージング(英語版)にも使用される。 この目的のための最も一般的な反復アルゴリズムは、リチャードソン・ルーシーデコンボリューション(英語版)アルゴリズムであり、ウィーナー・デコンボリューション(英語版)(およびその近似)は最も一般的な非反復アルゴリズムである。
レーザーパルステラヘルツシステムのようないくつかの特定のイメージングシステムでは、PSFを数学的にモデル化することができる。 その結果、図に示すように、モデル化されたPSFとテラヘルツ画像の逆畳み込みは、テラヘルツ画像のより高い解像度の表現を与えることができる。
電波天文学の一種である電波干渉法で画像合成を行う場合、生成された画像を点広がり関数の別称である「ダーティビーム」で逆畳み込みすることが一つのステップとなる。 一般的に使用されている方法は、CLEANアルゴリズム(英語版)である。
数学では、逆畳み込み (デコンボリューション, deconvolution) は、記録されたデータからの信号を強化するために使用されるアルゴリズムベースの手続きである。記録されたデータが、フィルタ (畳み込みと呼ばれる手順) によって歪められた純粋な信号としてモデル化できる場合、元の信号を復元するために逆畳み込みを使用して基の信号を復元することができる。 逆畳み込みの概念は、信号処理や画像処理の技術で広く使われている。
逆畳み込みと時系列分析の基礎は、マサチューセッツ工科大学のノーバート・ウィーナーによって、彼の著書『Extrapolation、Interpolation、and Smoothing of Stationary Time Series』 (1949) の中で大きく築かれた。 この本は、ウィーナーが第二次世界大戦中に行った仕事に基づいていたが、当時は機密扱いであった。 これらの理論を適用しようとする初期の試みのいくつかは、天気予報や経済学の分野で行われていた。