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图像去模糊技术是图像处理领域的一个重要组成部分.由于重叠组稀疏全变差(OGSTV)正则化不仅具有保留边缘的特性,而且能够抑制阶梯效应的产生,正逐渐地应用到图像去模糊问题中.利用交替方向乘子(ADMM)方法来求解重叠组稀疏全变差模型时,其惩罚因子对去模糊问题的影响较大,且不易调节,故笔者在优化模型时根据复原出的图片自适应地调整惩罚因子.该方法在保证计算速度的同时,自适应地复原出最佳图片,并保证了算法的鲁棒性.实验结果表明,本文方法在PSNR、SNR、相对误差等评价方法上均优于其他复原模型.