针对遥感图像的运动模糊问题，提出一种基于局部最大和最小强度先验的遥感图像盲去模糊方法。该方法利用遥感图像局部像素强度的稀疏性作为先验条件，使用简单的迭代阈值收缩方法求解潜像和模糊核，再由非盲反卷积算法得到去模糊图像。实验结果表明，所提方法能提高计算效率，对于可见、红外遥感图像，均能有效恢复图像的纹理细节，抑制伪影，提升了复原图像的主观效果与客观评价指标。

提出一种基于双向多尺度特征融合的生成对抗网络（GAN），利用该网络对各种地基望远镜拍摄的受大气湍流影响的目标天体图像直接进行盲复原处理。首先通过长曝光大气湍流退化模型与清晰图片进行卷积来构建数据集，并进行网络训练，在模拟湍流图像数据集中测试网络性能。同时，实际获取了Munin地基望远镜（卡塞格林型望远镜）拍摄的受湍流影响的国际空间站图片，并用所提神经网络模型进行测试。各项图像复原评价指标表明：所设计的网络实时性较强，在0.5 s内可以输出复原结果，相比传统非神经网络复原方法要快10倍以上；所提网络的峰值信噪比（PSNR）提高2 dB~3 dB，结构相似性（SSIM）提高9.3%左右，对受真实湍流影响的退化图像也有较好的复原效果。

双通道对比度先验（Dual-CP）是基于图像的亮通道和暗通道之间的差异来模拟对比度，故其在模糊图像盲复原中表现出良好的复原效果。但是，实际应用中图像亮通道和暗通道的值并不像理论研究的那样明显地分布在1和0上，为解决这一问题，提出一个联合双通道对比度先验和L₀正则化强度及梯度先验的模糊图像盲复原算法。其中，由于非凸的L₀极小化问题求解比较困难，利用半二次分裂法推导出一种有效优化算法。实验表明，所提算法在直观效果上有更明显的细节恢复能力，且在Levin等人、Köhler等人和Lai等人提出的基准数据集上平均峰值信噪比分别提高了2.1051 dB、1.1273 dB和0.4491 dB，平均结构相似性分别提高了0.1302、0.0599和0.0158。

依据完整的水下光学成像模型,提出一种新的基于红通道稀疏先验的变分盲复原方法。为了能同时克服水下场景中因水体流动及悬浮颗粒对光的散射和吸收作用而引起的雾化、对比度低、色彩失真及模糊等退化问题,变分能量方程中引入不同功能的规则项。首先,根据水下光学成像模型的直接分量和后向散射分量得到拟恢复图像,将其作为图像色彩恢复的导向图;然后基于前向散射分量建立变分能量方程的数据保真项,利用水下图像红通道稀疏性先验引入L0范数并作为去模糊规则项。为了提高多规则项、多变量变分模型的运算效率,利用交替方向乘子法对其进行迭代求解。实验结果表明,本文方法不仅在去雾、提升对比度、恢复色彩方面效果出色,并能有效去除图像模糊,改善清晰度。

非均匀校正技术是电阻阵列红外动态景象投射器的关键技术之一, 国外早已在该领域取得了突破性研究成果, 已实现了精确校正, 并且得到工程化应用。而国内研究则进展较缓, 校正精度不足。本文以 Flood测试法为基础, 以盲复原迭代方法为研究对象, 结合国内研究现状对该方法进行了完善和验证。实现在无需估计点扩散函数的条件下, 利用对探测数据的处理消除了观测噪声和边缘效应的影响并且实现了残余非均匀性小于 1%的校正。

为了提高动态条件下星光导航系统星斑质心定位精度, 本文提出了一种新的模糊星斑复原算法。首先, 分析了星斑图像退化模型, 得出了星斑质心定位精度与星斑信噪比呈正相关的关系。对于载体角运动和载体振动两个因素引起的模糊星斑复原过程分成粗级复原和精级复原两个步骤。接着分析了噪声对拉东(Radon)变换的影响, 提出基于灰度拉伸的改进Radon变换算法进行粗复原。最后, 根据清晰星斑的梯度分布稀疏先验正则化, 利用迭代盲复原算法对星斑进行精复原。仿真实验结果表明, 本文提出的两步模糊星斑复原算法较传统算法复原后星斑峰值信噪比(PSNR)提高30%, 质心定位精度提高55%。

飞行器和空间成像制导装备在大气中高速飞行时会受到湍流干扰, 导致光学系统接收到的图像发生模糊降质、像素偏移、信噪比降低等问题, 开展退化图像复原技术及方法研究就成为空间光学成像系统获得较高性能图像的重要途径。通过对退化图像复原技术研究进展的系统梳理和分析研究, 本文首先介绍了图像退化模型, 接着给出了退化图像复原方法的分类, 然后比较系统地介绍了确定正则化图像复原方法、随机正则化图像复原方法、基于局部相似性的图像复原方法、基于示例学习的图像复原方法等几种新型的单幅退化图像复原方法, 其后分析了视频复原的特征、介绍了新近的几种典型的视频图像复原方法, 最后分析总结出了图像复原的难点所在。对于促进我国退化图像复原技术的研究和发展具有一定的参考价值。

运动模糊图像的盲复原一直以来都是一个极具挑战的问题。为了能够准确地估计出运动模糊核（Motion Blur Kernel：MBK），进而得到高质量的复原图像，提出了一种基于正则化技术的多约束运动模糊图像盲复原方法。首先，为了能够准确地提取出图像中的大尺度边缘，提出了一种基于梯度选择的稀疏图像平滑方法；然后，在MBK 的估计阶段，根据运动模糊核的内在特性，提出了一种多约束的正则化模型，同时结合提取的大尺度图像边缘，实现了对MBK 的准确估计；最后，采用了半二次性的变量分裂策略对在模糊核估计阶段所提出的多约束正则化模型进行最优化求解，能够在准确估计MBK 的同时得到高质量的复原图像。分别在人造的模糊图像和真实的模糊图像上进行了大量的实验，实验结果表明：提出的方法较近几年的一些代表性的较为成功的运动模糊图像盲复原方法相比，在主观的视觉效果和客观评价指标两方面都具有明显的改进。

在海事搜救过程中, 机载红外相机拍摄的红外图像由于直升机振动、气流扰动、高速飞行以及红外相机摆扫等因素, 严重影响图像质量.根据直升机载红外相机成像特点, 提出了一种基于噪声分析和稀疏正则化的图像盲复原方法.该方法首先分析了成像过程中的噪声分布, 并对噪声进行预处理, 再根据稀疏表达理论, 用图像边缘的稀疏先验信息指导点扩散函数复原, 接着通过非盲复原方法得到目标图像, 将目标图像作为下一次迭代的输入图像, 如此循环迭代得到清晰图像.最后, 对仿真模糊图像和实拍模糊图像进行了复原实验.实验结果表明这种方法能有效改善图像质量, 并且在处理实拍运动模糊图像时, 相比其他复原方法效果更好.

针对现有图像盲复原迭代算法多存在耗时较长和难以保证收敛性等问题, 提出一种改进的快速算法.首先根据指数律重建原始图像的频谱, 然后利用原始图像和降质图像的频谱关系, 采用多方向综合估计方法得到点扩散函数.多方向综合估计方法可降低估计误差, 增加算法的稳定性.最后利用得到的点扩散函数和维纳滤波法进行图像重建.与现有算法的对比实验结果表明, 针对适合大量成像系统的G类点扩散函数, 本算法可以得到更准确的点扩散函数估计, 且降低了振铃效应的影响, 取得更好的图像复原效果.