Digital imaging systemen zijn alomtegenwoordig en de impact veel gebied van onderzoek en industrie, van (biomedische) elektronenmicroscopie aan radioastronomie. Bijna alle systemen maken gebruik van een vorm van digitaal beeld herstel of reconstructie-algoritme (DRA) in op het verbeteren van de beeldkwaliteit of als een essentieel onderdeel van hun werking. De grote invloed van DRAs heeft nieuwe toepassingen, zoals licht gebied camera's, heterogene sensor apparaten, magnetron tomografie of HDR en 3D-televisie ingeschakeld. Het wordt bewezen door de recente Nobelprijs voor (het oplossend vermogen van) STED fluorescentiemicroscopie. Zoals DRA toepassingen groeien in aantal en meer divers en complex, dat doet DRA ontwerp. Dit wordt versterkt door het feit dat de ontwikkeling van betere kwaliteit DRAs vaak worden toegesneden op specifieke gebruik applicatie (die in het algemeen nog niet eens in detail bekend zijn). Om deze beperkingen aan digital imaging te lossen, stellen we een nieuwe methode voor het ontwerp van DRAs. Het basisidee van deze methode is om een ​​menselijk direct invoeren toepassingsspecifieke informatie een algemeen DRA mogelijk. Een mens kan de DRA voorzien van zeer nauwkeurige modellen over lawaai, de acquisitie systeem en het type beeld dat wordt verwacht voor een zeer specifieke use case omdat het menselijk die stukjes informatie kunnen baseren op zijn expertise en de huidige behoeften van de gebruiker. Ter vergelijking worden bestaande DRAs vaak gebaseerd op krachtige, maar toch minder specifieke modellen uit noodzaak, omdat een DRA ontwerper niet alle mogelijke use case vindt u tegemoet te komen.