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在图象复原中，人们总是假设退化图象的点扩展函数，噪声方差等是事先知道的，然而实际应用中这些参数事先并不知道，故需进行估计。若假设图象退化过程是一个ＡＲＭＡ过程，则其参数的辨识要归结为最大似然问题，ＥＭ算法是一个常用的求解最大似然辨识问题的方法，但在ＥＭ算法中，要辨识的参数的数目将直接影响着辨识的结果。所以在ＥＭ算法中，如何有效地减少未知参数是一关键问题。该文通过多分辨率的概念在无任何先验知识的情况下，首先在较粗分辨率下辨识出点扩展函数的粗分辨率表示，进而进行插值得到较细分辨率下的近似点扩展函数，在粗分辨率下要辨识的参数大大减小；若事先已知模糊的类型，则可通过较粗分辨率下辨识的结果来确定下一级较细分辨率下搜寻的范围，从而提高辨识效率。