多元问题中点扩散函数的非参数估计

若模糊效应能用精确的数学术语描述，则从含噪信号中去除模糊 readily 可实现。然而，人们日益关注那些模糊程度仅近似已知的问题，例如模糊函数依赖于必须从数据中计算的未知参数的情形。更具挑战性的是不对模糊函数做任何参数假设的情况。在此设定下的工作有限，且 invariably 依赖迭代方法，有时基于数学上便利但物理上不现实的假设（例如，由模糊函数定义的算子具有可积逆）。本文提出了一种直接的、非迭代的信号非参数盲复原方法。我们的方法基于一种新的基于岭回归 (ridge-based) 的去卷积方法，仅对模糊函数施加温和的限制。我们表明，从某些观点来看，该方法的收敛速率接近最优，并通过将其应用于真实图像展示了其实际性能。