光学遥感图像变量分裂迭代快速复原算法

为了实现光学遥感图像的快速复原,分析了已有全变差正则化复原算法存在的问题,提出基于全变差正则化图像复原的代理代价函数模型,并将该模型转化为3个子问题优化过程,设计了一种快速解析迭代的变量分裂算法。同时为了克服"阶梯效应",考虑人眼对图像平坦区域和边缘区域噪声的感知特性,给出了迭代系统中正则化参数的自适应估计。实验结果表明:本文算法在信噪比改善和计算时间都优于Wiener滤波、约束最小二乘、基于全变差梯度下降和交错子空间投影等算法,保留了图像的细节信息,减少了"寄生波纹效应"和"阶梯效应"。