restored_fft = blurred_fft * np.conj(psf_fft) / psf_fft_1 * np.conj(psf_fft_1)

在信号处理和图像分析中，`restored_fft` 这行代码涉及到 Fast Fourier Transform (FFT) 的恢复过程。通常，它是在进行模糊处理（blurred_fft）之后，尝试通过某种校正或反卷积操作来还原原始数据。

这里的关键步骤包括：

1. `blurred_fft`: 首先对原图像进行了模糊处理，将其从空间域转换到频域（即应用了傅里叶变换），结果是一个模糊的频谱。

2. `psf_fft`: `psf_fft` 很可能是 Point Spread Function（点扩散函数）在频域的表现，这是描述光学系统如何分散光线的一个数学模型，用于表示图像模糊的程度。

3. `np.conj(psf_fft)`: `np.conj()` 表示复共轭运算，对于每个频率分量，它返回其复数部分的相反数，这一步在反卷积过程中很重要，因为需要匹配模糊函数的幅度和相位信息。

4. `/ psf_fft_1`: 这里的 `psf_fft_1` 可能是指 PSF 的标准化版本（如归一化至1），或者是另一个与 `psf_fft` 相关的系数，用于调整反卷积的过程。

5. `* np.conj(psf_fft_1)`: 再次乘以复共轭的 `psf_fft_1`，这个操作实质上是将模糊函数的反作用应用回频域，试图减小或消除模糊影响。

6. `restored_fft = ...`: 最终，这个表达式的结果是经过校正后的、去模糊后的频域图像，可以使用逆傅立叶变换（IFFT）转回到空间域得到恢复的图像。