现实生活中,由于成像系统的内在硬件设备、自然环境等因素的限制,人们常常无法获得清晰的图像。通过提高硬件设备来达到获得高分辨率图像的目的成本过高,并且对于特定的成像系统在短时间内很难克服技术瓶颈。随着计算机科学和信号处理技术等交叉学科的成熟,可以通过数字图像处理技术来提高分辨率。图像复原技术作为数字图像处理中的重要研究方向,在近些年的研究关注度较高。本文在国内外学者的研究成果基础之上,简要地介绍了几类经典的图像复原算法,结合本文的研究对象深入分析这些算法的不足,并且针对存在的问题提出相应的改进算法。本文紧紧地围绕残损的藏文古籍文献中的现实存在问题,致力于用数字图像处理技术对其进行复原,主要的研究内容包括以下几个方面:首先,将馆藏的藏文古籍文献进行专业的图像采集和预处理。利用专业的CCD相机和图像采集卡对样本进行采集,保证了图像的采集精度。对采集到的样本图像出现的倾斜和边界不完整等问题进行预处理,预处理工作主要围绕着几何校正、边缘检测和图像填充三个方面进行展开,为后续的算法研究奠定基础。其次,提出一种改进型基于非局部均值滤波的L₀ 范数文本图像复原算法。使用图像梯度L₀ 范数作为正则项,对滤波复原过程进行约束和估计模糊核,解决藏文古籍文献中存在的降质退化问题。在非局部均值滤波的算法框架中,将权值函数的计算方式进行改进,减少了计算量。在仿真结果中表明,本文改进的非局部均值滤波复原算法在文本类图像的复原中具有良好的综合质量评价表现。最后,提出了一种基于图像超分辨率的藏文文献复原算法。该算法是在基于马尔科夫随机场模型的最大后验概率估计框架下,充分结合文本图像的统计特性-双峰分布,既保证算法的复原性能,又防止了图像过度滤波造成失真。通过对比实验并给出图像质量评价,结果显示无论在主观的视觉感受和PSNR、SSIM客观质量评价上都表明本章改进的算法具有很好的复原能力。