基于广义超松弛迭代的图像复原

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图像复原问题常常可转化为大型线性系统的求解问题。Tikhonov正则化将线性系统求解转化为最小化问题。根据最优性条件将最小化问题转化为鞍点问题,并提出了一种求解该鞍点问题的广义超松弛迭代算法。证明了当松弛因子满足一定条件时广义超松弛迭代算法是收敛的,分析并给出了松弛因子的最优值。在2个实际图像复原问题上的数值实验结果表明,该算法较其他算法复原后图像的峰值信噪比较高、相对误差较小,是十分有效的。
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