Cílem slepé dekonooluce obrazu je odhadnout ostrý obraz z rozmazaného za předpokladu, že operátor rozmazání není známý. Srovnány budou dva přístupy. Prvním z nich je často používaná variační Bayesova metoda, pro kterou je obvykle nutné volit pravděpodobnostní rozdělení z konjugovaného systému hustot, což je velmi omezující. Druhým navrženým postupem proto bude optimalizace ELBO (evidence lower bound) pomocí gradientního sestupu s využitím reparametrizačního triku, která dává ve volbě rozdělení větší volnost. Obě metody budou srovnány na testovacích datech, přičemž druhá zmíněná bude otestována i s využitím optimalizátoru Vadam.