Восстановление изображений при минимальной априорной информации

Излагается систематический подход к задаче восстановления размытых и зашумленных изображений, не использующий байесовскую априорную информацию. Учитывается фотонный шум. Искомый объект понимается как многомерная совокупность параметров, для которых должны быть получены эффективные статистические оценки. Основу подхода составляют расширенное понятие допустимой оценки (в смысле теории информации) и принцип Óккама выбора наиболее простого объекта, совместимого с данными наблюдений. Óккамовское оценивание осуществляется путем перехода к главным компонентам инверсной (или максимально правдоподобной) оценки, порождаемым информационной матрицей Фишера. Подход применим ко многим другим обратным задачам.