【摘 要】
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在原非负支撑域递归逆滤波（NAS-RIF）算法基础上，提出了一种基于空间自适应和正则化技术的改进的盲图像复原算法。该算法在原NAS-RIF算法的代价函数中引入两项空间自适应加权项，分
【机 构】
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重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.90510020)
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在原非负支撑域递归逆滤波（NAS-RIF）算法基础上，提出了一种基于空间自适应和正则化技术的改进的盲图像复原算法。该算法在原NAS-RIF算法的代价函数中引入两项空间自适应加权项，分别用来确保图像复原的逼真和平滑。自适应加权项可根据观察图像的局部特性和噪声方差求得；加入正则化项，则用于抑制噪声。提出了根据观察图像来估计噪声方差的方法，不需要知道噪声方差的先验条件，采用共轭梯度算法来进行求解。对3幅不同背景和不同信噪比的图像进行了仿真实验。实验结果表明：采用改进算法得到的信噪比增益（ASNR）比原算法分别提
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