去模糊化的方法多種多樣，主要包括以下幾種類別和方法：
基於圖像增強的方法。這類方法旨在通過增強圖像中的有用信息，使圖像變得清晰或強調某些感興趣的特徵。具體方法包括二維傅立葉變換、低通濾波去除噪聲、高通濾波增強邊緣等高頻信號。還有局部求平均值法和中值濾波法，用於去除或減弱噪聲。
基於圖像復原的方法。這類方法通過利用成像過程中可能存在的先驗知識，建立數學模型，然後進行逆運算來恢復原始圖像。例如Wiener逆濾波、Lucy-Richardson(LR)疊代去卷積、基於最小化誤差的方法（如最小二乘和Landweber疊代法）等。這些方法通常基於損失函式和正則化懲罰項，通過疊代尋優達到良好的去卷積效果。
模糊控制中的去模糊化方法。在模糊控制系統中，為了將模糊量轉化為精確量，需要使用去模糊化技術。主要方法包括最大隸屬度法、重心法和加權平均法。
除此之外，還有一些特定的算法和技術，如Retinex算法、直方圖均衡化、偏微分方程算法和小波變換算法等，這些方法主要用於圖像去霧和增強，適用於特定場景下的圖像處理需求。