在图像处理的范畴中,图像恢复是一类很基础的课题.图像在获取、传输等过程中难免会受到外界环境、机器硬件、压缩或重建算法带来的干扰,导致图像质量下降,图像恢复的目的便是在这种被干扰的图像的基础上,尽可能的还原出原始的图像.磁共振是一种现代医学中十分常见的非侵入检查手段,人们利用磁场和原子核之间的共振效应,实现了对人体内部器官的透视,并可以得到任意角度的切面图或者三维图像,当然,这些图像并不能像光学成像那样直接得到,而是对传感器获得的数据进行图像重建获得的.而传感器得到的数据总是含有噪声的,一般认为噪声为加性高斯噪声,高斯噪声在磁共振图像重建的过程中会变成Rician噪声.面对噪声图像的恢复时,噪声强度决定了原图像和噪声图像之间的差异程度,所以能够对噪声给出准确的估计就尤为重要.本论文主要研究工作如下:·提出一个新的基于分块方法的Rician噪声强度的估计方法:利用磁共振图像高分辨率的特点,可以认为在大部分的分块中,不含噪声的图像像素值可以近似为常数,即把每个分块中的像素值波动都假设是噪声,给出噪声强度的估计值,则大部分的估计值将围绕在真实的噪声强度附近.·因为Rician噪声是信号相关的,基于噪声强度构造一个新的距离泛函作为约束条件,再以全变分项作为先验条件,得到图像恢复模型.此模型的优点在于直接使用了噪声强度,同时没有其它参数,避免了图像处理中常见的参数训练问题.·基于建立的模型是非光滑优化问题,提出用本原对偶算法求解,并分析算法的数学性质.数值实验结果显示此模型可以有效的对磁共振图像进行恢复.