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熒光顯微圖像復原有著很多重要的應用，例如，天文成像，電子顯微鏡成像，單光子發(fā)射計算機斷層成像術和正電子發(fā)射斷層成像技術等等。傳統(tǒng)基于全變差的分裂Bregman算法能夠很好地保護圖像邊緣和紋理信息，但在圖像的平滑區(qū)域會產(chǎn)生嚴重的階梯效應，針對這一問題，本文提出了一種復原算法，主要考慮兩點，一是采用全變差（Total Variation，TV）正則化模型，可以很好地復原模糊圖像。二是引入權函數(shù)，對TV進行加權抑制階梯效應，同時保護了圖像的紋理信息。通過對參數(shù)的合理選擇，獲得最佳的復原效果，在模擬圖像和真實熒光顯微圖像的實驗結果驗證了該算法的有效性和可行性。
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