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【24h】

A fast subspace method for image deblurring

机译：图像去模糊的快速子空间方法

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Image deblurring problems appear frequently in astronomical image analysis. For image deblurring problems, it is reasonable to add a non-negativity constraint because of the physical meaning of the image. Previous research works are mainly full-space methods, i.e., solving a regularized optimization problem in a full space. To solve the problem more efficiently, we propose a subspace method. We first formulate the problem from full space to subspace and then use an interior-point trust-region method to solve it. The numerical experiments show that this method is suitable for ill-posed image deblurring problems.
机译：在天文图像分析中经常出现图像模糊问题。对于图像去模糊问题，由于图像的物理含义，因此添加非负约束是合理的。先前的研究工作主要是全空间方法，即在全空间中解决正则化优化问题。为了更有效地解决该问题，我们提出了一种子空间方法。我们首先将问题从完全空间表达为子空间，然后使用内点信任区域方法来解决它。数值实验表明，该方法适用于不适定图像去模糊问题。

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