Сравнительный анализ методов аппроксимации функций в задачах обработки изображений

Рассматриваются различные нелинейные методы аппроксимации многомерной регрессии (нейронные сети, линейные по параметрам функции, иерархическая аппроксимация) в применении к задачам фильтрации изображений на основе априорной информации в виде пары изображений («идеальное» - «искаженное»). Проводится сравнение эффективности рассмотренных методов аппроксимации.