【Lucy-Richardson去卷积】迭代加速算法

这篇博文其实跟一篇Applied Optics文献实在太像了，简直就是翻译，我从别人那里转过来，就标成翻译了。

个人的实现Matlab代码：

https://blog.csdn.net/weixin_41923961/article/details/82469557

原文：Biggs D S C, Andrews M. Acceleration of iterative image restoration algorithms[J]. Applied optics, 1997, 36(8): 1766-1775.

值得注意的是这篇文章的加速算法由于不需要加速参数选取，被选为MATLAB的官方加速算法，编写在deconvlucy里，推荐大家迁移或者使用，后续会公布实现代码。

Richardson–Lucy算法是一个在泊松噪声背景下用于图像恢复的迭代技术。其旨在通过使用期望最大化算法来使恢复图像的似然性最大化。该算法需要对图像退化的过程进行良好的估计，以实现精确恢复。导致图像模糊的原因有很多，例如目标移动，离焦透镜，或着大气湍流，这些都是可由系统的点扩散函数（PSF）来描述。

一般的Richardson–Lucy算法收敛到最终的结果需要很多次的迭代，这限制了其在某些时间紧张型场合的使用。因此出现了许多的加速算法，David S. C. Biggs 和Mark Andrews提出的基于矢量外推原理的方法就是其中之一，该方法在速度和稳定性方面都有着重要的提高。

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