由单幅二维图像重构出曲面的三维几何形状技术一直是图像领域研究的难点，主要 表现在现有方法重构精度较低、图像辐射度方程的迭代求解容易发散以及光照易受到干 扰等难以解决的问题，整个理论体系还不完善。由于从明暗恢复形状的方法，只需单幅 图象的灰度信息就可恢复物体三维表面形状，所以近年来，SFS技术作为计算机视觉领 域重要的研究方向，己日益被关注，尤其在工业、农业、国防、医学、空间技术等领域， 更具有广泛的应用前景。

摘 要 盲图像恢复的主要困难是信息不足，而为了恢复图像和确定点扩散函数需要适当的先验知识。解决这个问题的法、 法以及正则化方法等。但是这些方法的计算量都太大，针对上述方法的不足，文章提出了一种恢复图方法有图像的新算法，它通过恢复残差的最小化和后验概率的最大化来估计参数和恢复图像。其中，巧妙地利用了最陡梯度法和 共轭梯度法的迭代求解。对由于运动造成的模糊图像，可以明显地改善图像的质量，实验结果证明，在对模糊操作没有严格限制的情况下，仍可得到较好的恢复图像。,： : 2$*/<$ I?E

基于经典的增广拉格朗日乘子法, 对求解一类带有特定结构（主要是针对凸规划）的非光滑等式约束优化问题, 我们提出、分析并测试了一个新算法. 在极小化增广拉格朗日函数的每一步迭代中, 该算法有效结合了带有非单调线性搜索的交替方向技术, 我们建立了算法的收敛性, 并用它来求解在带有全变差正则化的图像恢复问题.-Based on the classic augmented Lagrangian multiplier method, we propose, analyze and test an algo