§ 39. Комбинированная обработка изображений
Всегда хорошо, если имеются разные (неэквивалентные) методы обработки данных. Разность изображений, полученных разными методами, дает собственные шумы. Поэтому имеет смысл разрабатывать как можно больше методов обработки изображений при условии, что каждый из них является вполне самостоятельным
Еще одно и, пожалуй, более серьезное основание для накопления целого арсенала методов обработки изображений состоит в том, что не может быть одного такого метола, который был бы оптимальным во всех случаях. Третье соображение, тоже более важное — то, что комбинация различных методов часто дает улучшенные результаты.
Примером комбинированной обработки изображений может служить итерационный метод восстановления фазы, изложенной в § 23. В нем ряд алгоритмов объединяется, и это лает результаты, значительно лучшие, чем могут дать все эти методы по отдельности. По такому же принципу можно испробовать другие возможные способы (отличные от двух рассмотренных в § 23) получения первоначальной оценки фазы 
введенной в формуле (23.12). Можно взять фазу, полученную методом обработки Нокса — Томпсона (см. § 37), а также фазу фурье-образа любого из изображений, полученных методом прямой обработки спекл-изображений (см. § 38). То же самое можно сказать об ограниченной одномерной фазовой задаче, рассмотренной в § 24. Можно рассчитать и сопоставить множества 
соответствующие обработке Нокса — Томпсона и различным прямым методам обработки спекл-изображений, что позволяет определить элементы множества 
принадлежащие множеству 
В некоторых случаях невозможно достичь каких-либо успехов без комбинированной обработки изображений. Так обстоит дело в случае усложненной интерферометрической задачи видения (см. § 34), когда точки 
расположены в плоскости зрачка нерегулярно. Даже если шум пренебрежимо мал, формула (34.13) (называемая замкнутым выражением для фазы, как отмечено в § 37) не лает возможности однозначно и непосредственно вычислить фазу 
Чтобы получить первоначальную оценку фазы 
необходимо использовать дополнительные данные, другую априорную информацию или соответствующую теоретическую модель. Найденную таким образом оценку можно улучшить итерационным методом, наложив ограничения
для всех заданных векторов 
