地基大口径望远镜观测时会受到大气湍流的影响，分辨能力严重下降。为应对此问题，成像系统中需要配备自适应光学系统以校正波前相差。然而，自适应光学系统仅能实现部分校正，残余波前畸变导致的图像退化需要通过后续图像复原算法恢复。提出了一种针对泊松噪声天文图像的盲复原算法以提高自适应光学系统校正后的图像质量，该算法在图像梯度域中使用自适应L1范数项精确估计点扩散函数，并使用Richardson-Lucy算法与低通去噪声滤波相结合对图像进行复原。在模拟和真实天文图像上的实验结果表明，与其他算法相比，所提算法能够获得更准确的点扩散函数和更真实的复原图像，并且可在不需要额外信息的情况下显著提高自适应光学校正后天文图像的质量。

为了实现红外图像去噪声、去模糊的目的, 采用综合红外仿真建模技术、导向滤波和盲卷积去模糊的方法, 分析了导向滤波算法在视觉图像中的原理, 并提出了导向滤波算法的核心——导向图像; 采用红外视景仿真技术生成导向图像, 解决了导向图像来源问题, 并综合导向滤波和盲卷积去模糊算法, 有效去除了红外图像噪声和模糊。对综合算法进行了理论分析和实验验证, 取得了较满意的试验结果。结果表明, 导向滤波算法在处理时间(运行时间降低了25%, 从1.1ms降到0.8ms)和运行结果(峰值信噪比从36.7441dB提高到38.5138dB, 至少提高了4.5%)上均优于经典滤波算法, 在非实时条件下具有很好的处理结果。该研究对红外图像的预处理算法提供了有效的参考。

图像盲复原是仅从降质图像就恢复出模糊核和真实锐利图像的方法，由于其病态性，通常需要加入图像先验知识约束解的范围。针对传统的图像梯度 l2和 l1范数先验不能真实刻画自然图像梯度分布的特点，本文将图像梯度稀疏先验应用于单帧大气湍流退化图像盲复原中。先估计模糊核再进行非盲复原，利用分裂 Bregman算法求解相应的非凸代价函数。仿真实验表明，与总变分先验(l1范数)相比，稀疏先验有利于模糊核的估计、产生锐利边缘和去除振铃等，降低了模糊核的估计误差从而提高了复原质量。最后对真实湍流退化图像进行了复原。

针对暗通道先验时间复杂度高的问题, 提出一种多局部模糊核融合的盲去模糊算法.该算法采用并行方式分块求解局部模糊核, 利用局部模糊核的形状相似性将其融合为一个全局模糊核(点扩散函数).对于初步融合的全局模糊核上出现的噪点, 利用其邻域的情况进行关联性调整, 进一步改善融合效果.实验和统计分析结果表明, 该算法在保证去模糊效果的情况下, 有效提升了图像去模糊的速度, 在部分真实模糊图像的局部细节还原上效果更佳, 并且可以很好地处理大尺寸的模糊图像.

In this paper, we propose a point spread function (PSF) reconstruction method and joint maximum a posteriori (JMAP) estimation method for the adaptive optics image restoration. Using the JMAP method as the basic principle, we establish the joint log likelihood function of multi-frame adaptive optics (AO) images based on the image Gaussian noise models. To begin with, combining the observed conditions and AO system characteristics, a predicted PSF model for the wavefront phase effect is developed; then, we build up iterative solution formulas of the AO image based on our proposed algorithm, addressing the implementation process of multi-frame AO images joint deconvolution method. We conduct a series of experiments on simulated and real degraded AO images to evaluate our proposed algorithm. Compared with the Wiener iterative blind deconvolution (Wiener-IBD) algorithm and Richardson-Lucy IBD algorithm, our algorithm has better restoration effects including higher peak signal-to-noise ratio (PSNR) and Laplacian sum (LS) value than the others. The research results have a certain application values for actual AO image restoration.

图像的模糊会给图像内容的识别和分析带来极大的不便。为了克服这个难题，提出一种高效的去模糊算法。为了提高其效率，采用基于变分方法的盲复原模型为彩色图像去模糊，其使用非线性扩散方程作为变分能量方程中的规则项，此外，在处理图像的过程中将单通道扩展成多通道，在最后的图像复原阶段还引入了分裂Bregman方法。基于非线性扩散项算法的去模糊效果相比于其他算法有更好的平滑滤波和保留图像边缘信息的能力、更快的计算速度和更高的复原图像质量，并通过实验验证了该方法的有效性。本文算法提高了图像复原的效率，获得了更好的视觉评价和客观评价结果。

为进一步提高自适应光学系统的成像质量，本文针对目前广泛使用的盲解卷积，相位差法和斑点重建技术开展了深入研究；详细分析了以上三种技术的各自特点、应用场景和处理对象，并结合自适应光学系统的特点，有针对性的加以算法改进；实验采用自适应光学人眼视网膜细胞图像和自适应光学太阳黑子图像进行算法验证，结果表明经改进后的图像处理技术可以有效提高自适应光学图像的质量和分辨力，较好的满足了自适应光学系统对图像事后处理的需求。