[附件中程序使用的详细说明]摄像平台高速靠近目标时，会使成像产生从中心到边缘呈放射状径向模糊的问题，影响对目标的探测、识别与跟踪。针对这一典型的空间变化运动模糊情形，根据实际的目标离散成像过程，推导出 径向模糊图像在极坐标系中的数学模型。并在分析极坐标图像纹理信息几何特征的基础上，基于非局部正则化理论提出改进的Richardson-Lucy 算法，有效解决了模糊系数存在测量误差时，含噪径向模糊图像的复原问题。实验结果表明：提出的图像复原算法能很好地抑制噪声与环状振铃效应，在主观视觉与客观评价方面均能取得很好的复原效果。

通过非局部正则化改善基于总变化的图像压缩感知恢复（ISCAS 2013） 抽象的 近年来，基于全变分（TV）的最小化算法由于保留了边缘，因此在自然图像的压缩感测（CS）恢复中取得了巨大的成功。 然而，使用电视不能恢复精细的细节和纹理，并且经常遭受不期望的楼梯假象的困扰。 为了减少这些影响，本文通过在CS优化问题中引入新的非局部正则约束条件，提出了一种改进的基于TV的图像CS恢复算法。 非局部正则化建立在众所周知的非局部均值（NLM）过滤的基础上，并利用图像中的自相似性，这有助于抑制阶梯效应并恢复精细细节。 此外，开发了一种有效的基于增强拉格朗日算法，以解决上述组合的电视和非局部正则化约束问题。 实验结果表明，与基于最新电视的算法相比，该算法在PSNR和视觉感知方面均实现了显着的性能提升。 引文 如果您发现我们的代码对您的研究或工作有所帮助，请引用我们的论文。 @inproceeding

本文在图像稀疏性先验的基础上#引入局部 AC 模型 和非局部自相似性作为图像额外的先验信息#提出了非局 部正则化的 [+ 图像重建模型#并给出了相应的数值求解算 法$