正则化模型下图像处理的算法设计与实现

图像复原是图像处理中的一个重要问题,对于改善图像质量具有重要的意义。图像复原问题的关键是通过求解退化模型获得复原模型并对原始图像进行合理评估,本文应用正则化方法解决求解过程中的病态性问题,并进行方法研究与应用实验。首先,提出了一种基于解空间分解的加速GMRES算法来求解病态性问题,在图像复原实验中该算法的复原结果的信噪比与视觉效果都优于共轭梯度法。其次,从传统的线性代数方法着手,运用正则化思想,结合约束最小二乘法,并假设加性噪声有界,提出新的图像复原方法来求解单变量方程,并运用空域迭代运算实现图像复原,实验表明经本方法复原后图像在客观标准评价和视觉效果方面都有明显改善。