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图像在获取、传输等过程中会受到干扰，造成图像模糊不清。传统去模糊方法需要根据模糊原因估计出相应的点扩散函数(PSF)，然后进行反卷积估计出原始图像。本文借鉴K-SVD算法，利用对模糊图像进行训练得到自适应字典；并利用计算量相对较小且收缩速度较快的PCD算法来求解稀疏解。实验结果表明，相对传统图像去模糊算法和固定字典算法，自适应的字典学习算法能达到更好的去模糊效果。