去卷积
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TV正则化去卷积
TV正则化去卷积the Iteratively Reweighted Norm algorithm for solving the generalized TV functional， which includes the L2-TV and andL1-TV problems -
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基于高维正则化的三维图像复原与增强系统
该项目针对工业、医疗及科研监测中产生的三维空间序列图像进行深度修复与增强，旨在解决由于光学系统有限孔径、成像传感器噪声及介质散射带来的图像降质问题。系统实现了完整的三维成像退化模型构建，支持自定义三维点扩散函数（PSF）的卷积过程，能模拟各种轴向和径向的运动模糊与散焦。在核心复原环节，集成了经典的维纳滤波、盲去卷积算法以及先进的全变分（TV）正则化和L1正则化稀疏重建模型，通过多尺度迭代优化极大程度地抑制加性噪声并补偿丢失的高频信息。复原过程充分考虑了三维数据的空间连续性，采用交替方向乘子法（ADMM）加
