【摘 要】
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图像复原是从观测到的退化图像出发来重建原始图像，它是图像处理、模式识别、机器视觉等的基础。本文研究了图像复原过程中两类重要参数的后验选择。第一类是正则化参数。通过
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图像复原是从观测到的退化图像出发来重建原始图像，它是图像处理、模式识别、机器视觉等的基础。本文研究了图像复原过程中两类重要参数的后验选择。第一类是正则化参数。通过系统分析已有的正则化参数选择方法：UPRE方法、GCV方法、偏差原则、L-曲线方法和基于图像尺度方法，结合大量的数值实验，最终给予了综合比较和评价，指出了各种方法的优缺点。第二类是模糊核参数，着重研究了运动模糊核参数的后验选择。对于一致运动模糊核参数的选择，学习了已有的方法，实现了数值计算，并通过分析实验结果提出了两种改进方法CepsRadon变换方法和Gabor变换方法；对于非一致运动模糊，结合Fourier频谱、概率统计等知识，提出了一个新的盲复原模型，并对该模型进行了理论上的证明和数值上的验证。实验结果表明，我们提出的模型是比较有效的。
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