由于大气湍流扰动的影响，成像跟踪系统中目标的成像发生漂移、闪烁和模糊等降质现象，从而对目标的探测、识别和跟踪等带来了极大的困难。尤其是面临各领域对成像跟踪系统的探测能力、定位精度和跟踪精度的要求越来越高的紧迫需求，大气湍流对系统成像质量的影响显得更为突出，而克服大气湍流的影响提高系统成像的质量则成为系统急需解决的关键问题。本文紧密围绕克服大气湍流的影响、改善成像跟踪系统在大气湍流干扰下的成像质量这一主题而展开，进行大气湍流条件下降质图像的盲复原研究，旨在采用盲图像复原技术改善系统成像质量、提升系统性能。本文重点研究了盲图像复原的相关理论，提出了新的盲图像复原算法。　　 盲图像复原是指在未知或不完全确知目标图像与成像系统点扩展函数(又称为退化过程函数)的情形下，直接利用系统观测所得的降质图像寻求目标图像的最佳估计，以削弱或去除退化过程对目标图像的降质，进而改善目标图像质量。盲图像复原因无需系统点扩展函数知识，使其适宜于克服大气湍流的影响。但盲图像复原由于其可利用信息很少，其求解非常困难。本文结合大多数成像系统的点扩展函数(包括大气湍流长曝光成像的系统点扩展函数)都是G类函数的特点，针对大气湍流长曝光降质图像及其它系统点扩展函数为G类函数的降质图像的盲复原，提出基于DAPEX的盲图像复原算法，该算法通过将图像功率谱特征模型引入盲图像复原，实现直接从降质图像进行系统点扩展函数的估计。同时，针对盲图像复原在复原过程放大噪声的问题，本文在基于DAPEX的盲图像复原算法的基础上，提出基于预去噪和DAPEX的盲图像复原算法，实现复原图像的同时有效抑制噪声的放大。　　 由于大气湍流的瞬时运动非常随机和复杂，因而导致大气湍流短曝光成像的系统点扩展函数难以描述，这使得针对大气湍流短曝光降质图像的盲复原不能对系统点扩展函数类型作任何假设而变得更为困难。针对该问题，本文提出基于乘性迭代的盲图像复原算法，该算法由于在交替迭代估计中采用了乘积的形式，确保了在解的初始估计非负的情形下，解在整个迭代过程中保持非负，有效避免了算法通过引入非负惩罚约束项或对解进行强制非负约束等所带来的计算复杂性，同时该算法的乘积形式避免了经典的图像复原算法如RLA(Richardson-Lucy Algorithm)和图像空间重构算法ISRA(Image SpaceReconstruction Algorithm)中的除运算所带来的数值计算的不稳定。值得指出的是该算法能实现单帧降质图像的高分辨率复原，给出了一种新的盲图像复原解决途径。　　 针对大气湍流短曝光降质图像的盲复原，本文在基于乘性迭代的盲图像复原算法的基础上进一步提出了一系列新的盲图像复原算法。针对噪声降质图像的盲复原，提出了带低通滤波的乘性迭代盲图像复原算法。为改善算法收敛性，提出了基于非对称乘性迭代的盲图像复原算法。为避免无意义歧义解，提出了带惩罚项的非对称乘性迭代盲图像复原算法，以及将算法向多帧序列降质图像的盲复原推广而提出基于乘性迭代的序列图像盲复原算法。　　 本文通过大量的实验仿真验证了所提出的新的盲图像复原算法的有效性，证实了算法对大气湍流降质图像质量的改善。