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。

针对光照不足导致图像质量退化的问题, 提出了亮通道先验的Retinex算法用来补偿图像的光照强度。该算法假设局部恒常的光照可以初步满足光照均匀并与场景相似, 以亮通道运算对光照分量进行粗估计; 通常解决局部处理带来的分块效应问题是采用引导滤波方法, 但这会使补偿后的图像纹理模糊甚至丢失细节, 为此设计了基于图像结构相似性的融合策略。最后使用Retinex理论模型对光照进行补偿。实验结果表明: 所提算法简单高效, 能够对图像阴影或夜间图像的低照度区域进行快速地光照补偿, 在峰值信噪比(PNSR)上较传统算法提高了5 dB左右, 在结构相似性(SSIM)上比传统算法提高了7%以上。算法在纯软件系统的PC机上处理640×360的彩色视频时能达到6~12 ms/帧, 处理320×256的红外视频时达到4~10 ms/帧, 可满足工程需要。