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针对基于字典稀疏表示图像复原中,利用清晰图像库训练样本导致的字典学习效率低,以及解卷积方法对噪声敏感的问题,提出一种基于学习字典和稀疏约束的湍流退化图像盲复原算法,该算法对观测图像进行降采样作为训练样本,利用字典下模糊图像与清晰图像的稀疏表示系数相同,直接用清晰字典和稀疏系数对图像进行复原避免解卷积运算。在利用稀疏系数复原图像时,加入图像的梯度稀疏先验,有效减轻了复原图像中的块效应。仿真结果表明,算法能在一定程度上抑制复原图像中的伪像,提高图像的复原效果。