盲迭代反卷积算法

资 源 简 介

盲迭代反卷积算法

详 情 说 明

盲迭代反卷积是一种在未知点扩散函数（PSF）的情况下，通过迭代优化同时估计PSF和恢复原始图像的算法。相比传统反卷积方法需要预先知道PSF，这种算法更具实用性。

该算法的核心思路是通过交替优化两个关键变量——图像和PSF。在每次迭代中，算法首先固定PSF估计值，利用反卷积技术恢复图像；然后固定当前图像，更新PSF的估计。这种交替优化的过程会持续进行，直到满足收敛条件。

常见的优化方法包括最大似然估计和贝叶斯框架下的概率模型。在实现中需要考虑正则化处理以避免噪声放大，同时采用合适的收敛准则来控制迭代次数。该算法在医学成像、天文观测等领域有重要应用，能够有效改善因光学系统或运动造成的图像模糊问题。