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采用定点迭代进行变分图像恢复并在这个计算框架下提出利用噪声方差选择规整化参数的方法。假定已知观测图像中初始噪声统计特性。为了在反卷积过程中正确地估计噪声的方差,构造一幅纯噪声图像跟实际的观测图像同步进行反卷积计算,并把纯噪声图像的方差作为观测图像中噪声方差的估计值来辅助计算规整化参数。针对规整化的各项异性,提出了能够保持两种噪声同步变化的特殊的规整化项。在能够准确知道迭代过程中图像包含噪声的方差的时候,建立了规整化参数λ与图像噪声方差之间的关系式。实验证明新的算法不但更好地抑制了噪声而且避免了过平滑