一种改进的非负限定性支持域算法

摘要

引入单调平滑的对数函数,对原代价函数取以e为底的对数进行复合,提出了一种改进的非负限定性支持域算法.从代价函数的梯度入手推导出共轭梯度算法,其搜索方向保持不变而搜索步长变小,使滤波系数更加逼近于点扩展函数逆算子,从而使估计图像与原始图像更加接近.对文字模糊图像的仿真结果表明,与原始算法相比,改进算法的均方误差曲线收敛性及稳定性更好,提高了恢复图像的信噪比.