نقترح إعادة تمثيل عميقة لصيغة الاحتمال الأقصى المُستخدمة بشكل شائع في مهام استعادة الصور متعددة الإطارات. يتم اشتقاق نهجنا من خلال إدخال مقياس خطأ تم تعلمه وتمثيل خفي للصورة المستهدفة، مما يحول الهدف MAP إلى فضاء ميزات عميق. تسمح لنا إعادة التمثيل العميقة بنمذجة عملية تكوين الصورة مباشرة في الفضاء الخفي، وإدماج الأولويات الصورية التي تم تعلمها في التنبؤ. وبذلك، يستفيد نهجنا من مزايا التعلم العميق، بالإضافة إلى الاستفادة من الاندماج المتعدد الإطارات المبدئي الذي توفره صيغة MAP الكلاسيكية. نحن نتحقق من صحة نهجنا من خلال تجارب شاملة على مجموعات بيانات تنقية الضوضاء المتعددة الإطارات وزيادة دقة الصور المتعددة الإطارات. يحدد نهجنا مستوى جديدًا للتقدم الحاصل في كلا المهمتين، مما يثبت جودة وفعالية الصيغة المقترحة.