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此外，图像恢复方法还包括迭代法（显示迭代格式和隐式迭代格式【１１１），递归方法，如离散卡尔曼滤波（ｄｉｓｃｒｅｔｅＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ）［１２，１３】和ＰＣＧ［１４，１５】方法等，它们已经应用到不同的恢复问题中，并且表现出不错的恢复效果．近年来，以这些方法为基础，结合特殊问题的特殊情况，人们提出了一系列新的恢复技术，特别是神经网络（ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ）［１６＿２０Ｊ和小波（ｗａｖｅｌｅｔｓ）［２１－”Ｊ技术在图像恢复中的成功应用．由于本文方法隶属代数恢复方法，与上述方法属于不同范畴，这里不在详述．

５１－３本文的主要内容和工作意义

如前所述，将Ｔｉｋｈｏｎｏｖ的正则化方法应用于图像恢复问题，可取得比较满意的结果，而其中又以Ｒ．Ｙｏｕｍａｒａｎ和Ａ．Ａｄｌｅｒ最近的工作引人注目．正如文献１２４ｌ中所说：数字图像处理研究有很大一部分是服务于图像恢复的，包括对算法的研究和针对特定问题的图像处理程序的编制，而且数字图像处理中许多值得注意的成就都是在这两方面进行的．虽然图像恢复的新方法层出不穷，但正则化策略中的具体算法用于图像恢复领域还有较大的空间．因此，本文将在以下几个方面开展工作：

（１）应用共轭梯度最小二乘法（ｃＧＬｓ）求解Ｅｕｌｅｒ方程，研究其合适于微机上实施的经济格式和算法．

（２）研究噪声水平未知情况下如何完善ＣＧＴｉｋ算法，包括迭代确定正则参数ａ、由问题求解精度要求自适应产生ＣＧＬＳ法迭代次数Ⅳ及正则参数迭代初值的快速改进等．

（３）通过大量的数值试验，考察本算法的恢复效果和恢复速度．

我们相信，本研究工作的完成，将会为实际工作者提供一个即使在微机上也可以实施的图像恢复算法，并且该算法适用于降质图像噪声水平已知和未知两种情况，从而具有广泛的适应性．８