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图象恢复是图像处理中的一个热门研究领域，它的主要目的是获取视觉质量得到某种程度的改善。图像恢复过程需要一个退化模型，并根据这个模型对退化图像进行一定程度的恢复，以获得原始图像。 本研究主要内容包括：⑴基于经典DY共轭梯度算法，针对图像去模糊问题，提出一个修正的共轭梯度算法.在恰当的条件假设下，对算法的收敛性进行证明.在数值试验中，新提的算法与DY共轭梯度法进行比较，试验结果验证了算法的有效性。⑵基于Bregman迭代的原始对偶算法，利用无约束优化与约束优化之间的转化，将原有模型进行变化，受张小群算法的启发，对新模型进行求解,并将其应用于图像去模糊中。在合适的条件假设下，该算法的收敛性得到证明。数值试验表明,该模型下的算法对于图像去模糊问题是可行的。