大口径地基望远镜在对空间目标成像时,由于受到大气湍流的影响,成像质量严重下降。自适应光学通过实时探测、校正大气湍流引起的光波波前畸变,可大大改善系统成像性能。但由于闭环工作带宽、波前探测噪声等因素的影响,自适应光学对大气湍流的校正往往是不充分的,自适应光学图像仍然需要进一步的事后处理才能更好地利用。盲解卷积图像复原技术是一种重要的自适应光学图像复原技术,它从光学成像原理出发,以严格的统计估计理论为核心实现光学成像的数学求逆,在数学模型建模准确的情况下复原图像效果可接近光学系统的衍射极限。本文在课题组前期对自适应光学图像盲解卷积复原算法研究的基础上,从以下两个方面改进了算法性能:1)研究了原有盲解卷积复原算法正则化约束施加办法,改善了原有算法因未施加足够约束而出现收敛不稳定或过迭代的问题。分别讨论了Tikhonov正则化方法和总变分(Total variation,TV)正则化方法对算法的改进性能,改进后的算法提升了原有算法的抑噪能力、增强了算法稳定性。2)研究了泽尼克多项式参量化的系统点扩散函数(point spread function,PSF)表示方法,在此基础上提出两种并比较了四种初值选取办法。具体实现了泽尼克多项式参量化表示系统点扩散函数,发现原有复原算法的收敛速度得到提升。采用四种初值选取方法对模拟和真实的模糊图像进行了复原处理。实验结果表明,符合Kolmogorov谱函数分布的初值方法以及拟合高斯PSF方法得到的图像复原结果较好。