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Da in vielen Anwendungsbereichen der digitalen Bildverarbeitung die Qualität des durch das Bildgewinnungssystem bereitgestellten Primärbildes sehr gering ist, müssen diese Bilder für eine automatisierte Bildauswertung einer Restauration unterzogen werden. Dazu wird die Modellierung des Bildentstehungs- und Bildaufnahmeprozesses mit Hilfe eines Zustandsraummodells erläutert, die die Anwendung eines adaptiven Kalman-Filters zur Bildrestauration ermöglicht. Die Ermittlung der Zustände setzt die Kenntnis der Parameter des Bildentstehungsprozesses voraus, deren Schätzung auf der Grundlage eines autoregressiven Modells und mit Hilfe rekursiver System-Identifikationsverfahren untersucht wird. Durch die signalabhängige Anwendung der Verfahren ist eine Rauschunterdrückung bei gleichzeitiger Erhaltung der Kanten im Bild möglich.