摘 要 目前基于小波框架的图像复原模型研究较为普遍，它在图像方面的成功应用主要是因为稀疏逼近的分段光滑函数。虽然基于l0平滑的图像复原算法中能够提供图像的稀疏表示，但基于l0范数的约束项会使得计算量较为复杂，且代码运行时间较长。针对此问题，提出一种改进的MDAL算法。算法中采用光滑高斯函数近似代替l0范数，通过牛顿迭代法来更新小波框架的系数。实验结果表明，与其他算法相比，提出的改进的MDAL算法具有自适应的鲁棒性，很好地保持了图像的边缘特征，能够明显改善图像的视觉效果，且具有较高的峰值信噪比（PSNR）。

【关键词】小波框架 图像复原 l0最小化 MDAL算法

1 引言

图像恢复技术是图像处理领域一类重要的处理技术，与图像增强等其他基本图像处理技术类似，该技术也是以获取视觉质量得到某种程度改善为目的的。图像恢复过程需要根据指定的图像退化模型来完成，根据这个退化模型对在某种情况下退化或恶化了的退化图像进行恢复，以获取到原始的、未经过退化的原始图像。换句话说，图像恢复的处理过程实际是对退化图像品质的提升，并通过图像品质的提升来达到图像在视觉上的改善。图像复原技术在航空航天、生物医学、国防公安等领域具有广泛的应用。目前，在非平稳图像先验知识未知等前提下，图像复原方法得到了不错的复原效果。

较早的复原方法有Wiener滤波、RL方法等，但复原图像有大量的振铃效应。……