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本文提出了基于支持域估计和噪声去除的非负有限支持域递归逆滤波(NAS-RIF)算法。针对NAS-RIF算法敏感于噪声的特性，引入小波去噪方法作为前端预处理；并利用图像分割技术进行图像支持域的自估计，改变了NAS-RIF算法中支持域必须足方形的不利限制；在代价函数中引入尺度因子，构造新的代价甬数进行盲图像恢复，迭代求解中使用黄金分割的方法加快算法收敛速度。通过对不同信噪比和背景的图像进行了仿真，结果表明，在较低信噪比情况下，本文提出的改进的NAs-RIF算法仍具有较好的恢复效果，有效地达到了保存图像细节并抑制噪声的目的。