Il progetto deblur prevede la costruzione di una serie di modelli il cui scopo è quello di riuscire, partendo da un immagine corotta da rumore e sfocamento Gaussiano, a ricostruire l'immagine originale. Il progetto prevede l'analisi dei metodi usati e dei loro risultati a fronte di diversi problemi test.
Tutti i metodi usati sono riformulazioni del problema dei minimi quadrati, questo è quindi una funzione da minimizzare e viene naturale l'utilizzo dei metodi di ottimizzazione in particolare del Gradient descent. Non dobbiamo aspettarci però che questi metodi siano infallibili anzi lo sono eccome ed in base al problema test possiamo avere risultati più o meno soddisfacenti.
Nel corso delle nostre prove verificheremo come i nostri metodi siano particolarmente sensibili al rumore infatti non ci aspettiamo in alcun modo di poterlo diminuire ed anzi vedremo come questo possa compromettere la nostra ricostruzione. ****Non dimentichiamoci inoltre problemi come la non unicità del minimo.