激光共焦扫描显微镜作为一种具有高纵深分辨率的现代显微成像设备,是生物医学、生命科学等领域研究的强有力工具。但是,由于成像系统衍射和噪声干扰等因素,所采集到的显微图像不可避免地存在噪声和模糊,使图像的质量下降。图像复原技术作为基于图像处理技术的后处理手段,是减轻噪声和成像模糊,恢复原始图像的有效途径。正则化方法是通过引入一定的约束项将图像复原由不适定问题转换成适定问题,是解决图像复原这一不适定问题的一种有效方法。因此,本文针对共焦显微图像的复原及其正则化方法进行了深入研究。主要研究工作如下:(1)对传统的维纳滤波图像复原算法进行了研究,并将原方法中的固定k值改进为自适应的k值。实验证明,相对于维纳滤波算法,本文方法复原后的图像细节更加清晰,整体的视觉效果更好。(2)对传统NAS-RIF图像复原算法进行了研究,加入正则化参数,改进了NAS-RIF算法,实验证明,改进后的算法复原的图像细节清楚度有所提高,可较好实现显微图像的复原。(3)对传统R-L图像复原算法进行了研究,结合最大熵正则化方法改进了R-L算法。实验证明,改进后的算法复原出来的图像基本上消除了原始图像的模糊现象,恢复出了稍多的目标细节,但出现了很多微小结构假象。(4)对传统小波图像复原算法进行了研究,结合频域正则化方法改进了小波图像复原算法。实验证明,改进后的算法复原的图像PSNR指标和视觉效果较优。模拟图像和实际的激光共焦扫描显微图像的实验结果均表明:与传统的复原算法相比,提出的改进算法的图像复原效果较好,峰值信噪比和复原后的视觉效果较优,为深入开展生物显微图像的分析工作提供了有效的技术手段。