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图像处理与识别：图像增强与复原_（17）.图像复原中的优化算法.docx

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    图像复原中的优化算法

    引言

    图像复原是图像处理与识别中的一项重要任务，旨在从退化或损坏的图像中恢复出原始的高质量图像。退化可能由多种因素引起，如噪声、模糊、丢失数据等。优化算法在图像复原中扮演着核心角色，通过数学模型和优化技术，可以有效地解决这些问题。本节将详细介绍几种常用的图像复原优化算法，包括梯度下降法、最小二乘法、正则化方法和稀疏表示方法。

    梯度下降法

    梯度下降法是一种常用的优化算法，广泛应用于各种图像复原问题中。其基本思想是通过迭代地调整图像的像素值，使目标函数的值逐渐减小，最终达到最小值。目标函数通常是一个衡量图像质量的损失函数，例如均方误差（

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