基于确定性约束和局部空间自适应正则化的图像盲复原算法

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给出了一种用于图像盲复原的基于非负支撑域受限递归逆滤波(NAS-RIF)算法的改进算法.通过在代价函数中加入空间自适应的正则化项来改进算法的抗噪性能和复原效果,并利用迭代算法的中间结果,进一步精确寻找图像边界,有效地达到了保存边界并抑制噪声的目的.使用n步重新开始的共轭梯度法可以提高算法的收敛速度.由实验结果可以看出,对于信噪比较低的退化图像,改进的NAS-RIF算法具有更好的复原效果和稳定性.
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