本文通过对基于神经网络的降质图像恢复过程的研究，从运算量、存储空间和恢复效果等方面改进算法，使时间复杂度和空间复杂度有很大的降低，同时提高图像恢复效果。通过改进Hopfield神经网络结构，大大减少了神经元的个数，同时具备较好的容错性，降低了计算要求。根据Toeplitz循环矩阵理论及其性质，将其应用于算法的实现上，减少了计算量，改善了运行效率。 利用模拟退火算法来增强图像的恢复效果，提高了信噪比，改善了图像的恢复质量；为了取得较理想的恢复效果，在相应的实验过程中，通过大量详细的图像试验，得到了有关参数对图像恢复效果影响的实际数据，使图像恢复技术具有较强的实用性。 模拟实验结果表明，研究中提出的改进算法极大地降低了空间和时间复杂度，有效地提高了降质图像恢复效率，对今后进一步研究图像恢复具有一定的理论意义和实用价值。