ce noyau est supposé petit (\(\lVert \operatorname{Id}-K\rVert_2\lt 1\)), ce qui fait qu'on peut approximer son inverse via une Série géométrique
on approxime donc l'inverse du noyau en tronquant cette série, et en prenant un polynôme $$p(K)=\sum_{i=0}^da_iK^i\quad\text{ avec }\quad K ^i=K*\dots*K$$
en tronquant à l'ordre \(3\), on peut formuler la somme de manière à avoir deux paramètres \(\alpha\) et \(\beta\), qui gèrent respectivement le défloutage sur les moyennes (resp. Hautes) fréquences
estimation du flou gaussien : on peut estimer l'angle \(\theta\) en regardant l'angle dans lequel la norme infinie du Gradient orienté est la plus faible : \(\theta=\arg\min_\varphi\lVert\nabla_\varphi v\rVert_{2,\infty}\)
observation clé : dans une image naturelle, le module du Gradient est toujours à peu près le même dans chaque direction : \(\lVert \nabla_{\varphi_i}u\rVert_{2,\infty}\approx\lVert\nabla_{\varphi_j} u\rVert_{2,\infty}\)
