数字图像复原技术是当前数字图像处理领域的重要研究课题之一。在图像的形成、传输及记录显示过程中，由于实际成像系统的不完善、传输介质的影响、景物与成像系统的相对运动、环境随机噪声等记录下来的图像都有一定程度的质量降级，从而形成了失真、离焦、运动模糊、覆盖噪声的图像。图像复原的主要目的是改善图像质量，研究如何从所得的降质图像中复原出真实图像，或者说是研究如何从获得的已知信息中反演出有关真实目标的信息。　　 本文以传统的数字图像复原算法为基础，针对噪声、离焦模糊、运动模糊等因素引起的图像退化，探讨了图像去噪、离焦及运动模糊图像的参数确定、未知退化类型的图像复原，对应提出三种改进算法，并力求使复原后的图像尽可能的保持边缘细节。　　 在图像去噪中，文中给出了一种去除混有高斯噪声和椒盐噪声的混合噪声去除滤波器。该滤波器首先利用高斯噪声和椒盐噪声的性质，进行噪声点的检测，之后再根据获得的噪声点按照不同的方法进行滤波。实验表明，该滤波器在滤除噪声的同时，能较有效地保持图像的边缘细节，解决了其它滤波器会使图像变模糊的问题。　　 在图像逆滤波复原中，首先获得离焦模糊图像及运动模糊图像的频谱图，利用退化函数与频谱之间的关系，采用hough变换分别检测离焦模糊频谱图的第一暗环半径及运动模糊频谱图的条纹间距，从而确定退化函数，最后采用逆滤波复原对退化图像进行复原。　　 对未知模糊类型的退化图像，利用不变矩先进行退化类型判断。　　 对确定为离焦模糊退化类型的图像，采用hough变换进行退化参数确定；对确定为运动模糊退化类型的图像，利用图像的方向微分原理以及自相关的点扩散函数尺度鉴别的原理，确定运动模糊的退化参数。最后采用经典图像复原方法对确定退化参数的模糊图像进行复原。