Что касается информации о наличии комбинированного огра­ничения снизу и сверху, то, как следует из сказанного выше, ее можно использовать наилучшим образом при реставрации объек­тов, которые целиком состоят из частей, соответствующих либо верхней, либо нижней известной границе. В случае такого дво­ичного объекта алгоритм реставрации сводится к простой оценке положения границ в объекте. Объектами такого типа являются составные части спектров поглощения и буквенно-цифровая ин­формация. Если читатель уже убедился в важности требования положи­тельности при реставрации 6(х), он вправе спросить, как обеспе­чить его выполнение. Точнее, как можно сформировать согла­сованное с входными данными об изображении 1(ут) и положи­тельное 6(х) посредством свертки (5.1)? Это важнейший вопрос. Если, например, положительное 6(х) формируется просто путем взятия абсолютного значения оценки без ограничения 6(х), то такое положительное 6(х) уже не будет согласовано с данными об изображении. В нем не удастся обнаружить улучшения раз­решения или гладкости, поскольку в рассуждениях все­гда подразумевалась такая согласованность. Прежде всего следует заметить, что никакой линейный метод (типа свертки) не может дать гарантированного положительно­го выхода при всех х. Это следует из того, что для улучшения разрешения ядро свертки должно иметь отрицательные выбросы (в противном случае свертка приведет просто к дальнейшему сглаживанию, или смазыванию, изображения). Эти отрицатель­ные выбросы будут сказываться на выходе в областях, соответ­ствующих нулевому фону истинного объекта. Итак, проблема состоит в том, чтобы найти такую нелиней­ную функцию от 1(у), которая гарантирует а) положительность и б) согласованность с изображением. Для выполнения этого двойного требования разработано несколько алгоритмов. Они описываются в следующих разделах. В частности, будет пока­зано, что для удовлетворения второго требования зсе разрабо­танные методы (кроме одного) используют итеративный поиск решения. Поэтому разработанные методы в общем требуют большего времени вычислений, чем описанные в предыдущих разделах линейные методы.