光学图像作为一种主要的信息载体在人们的日常生活,科学研究,军事国防等各个领域都有着非常广泛的应用。高分辨率,高清晰度的光学图像,尤其对于遥感类应用,如气象预测,自然灾害监控与防治,农林保护,国土、海洋资源调查以及军事侦察等具有举足轻重的战略意义。但是在实际光学系统中,图像的分辨率和清晰度往往受到多方面的约束：对于轻小型光学成像系统,小孔径限制了图像的极限分辨率,衍射退化造成了截止频率外信息的丢失；成像系统所期望的大视场不可避免的带来边缘视场的像差恶化,各视场退化情况不同,影响信息的判读；而机载,舰载,车载图像的采集,常常碰到被摄物体与成像器件的相对运动或被摄视场内物体的局部运动和离焦,同样引起了图像的退化。为了找回成像链路丢失的细节信息,提高图像分辨率,使图像尽可能反映被摄物体的特征,本文从这几个方面展开了基于光学成像特性的图像高分辨率复原技术研究。首先,本文对小孔径成像系统的衍射退化和复原进行了仿真分析,在此基础上根据遥感应用设计了小孔径成像系统实验室模型,进行了退化函数设计值,实验室环境测量值和图像“刀刃法”提取值的复原对比；完成了不同孔径下小孔径成像系统拍摄图像的高分辨复原,有效提高了图像质量；深入研究了各种图像复原算法,总结在复原图像的同时抑制噪声和振铃波纹,保留图像细节的方法,对算法进行改进和优化；对比分析了不同对象,不同细节度,不同模糊度,不同信噪比图像在不同PSF初始估计,不同迭代次数,不同复原算法条件下的图像复原情况。其次,针对大视场的像差随空间变化的成像系统,提出了针对退化函数随空间变化(Space-Variant Point Spread Function, SVPSF)图像的基于梯度振铃矩阵(Gradient Ringing Metric, GRM)评价方法的总变分(Total Variation, TV)分块复原算法；提出了等晕区外延加权渐变拼接的方法消除分块复原法子块之间的拼接缝；分析了外延重叠区大小选择与复原图像质量的关系,分析不同复原算法对消除块间拼接缝的作用。设计搭建了SVPSF成像系统,在分析了大视场成像系统像差随视场发生变化规律基础上完成了对SVPSF系统实拍图像复原。最后,针对局部离焦和局部运动模糊的SVPSF图像,提出了综合使用功率谱曲线,梯度分布曲线,局部方差分布,最大饱和度分布等评价因子来构建模糊区域标识,并以此作为image matting(图像目标提取)算法的先验知识"trimap"的自动化区域分割方法。提出了使用alpha-map作为加权模板在分离出的模糊区域复原迭代过程中抑制边缘振铃,尽量减小边界区域的不平滑连接,最后使用image painting(图像修复)算法对剩余的少量瑕疵进行适当修复,最终得到连续平滑的全画幅图像的复原方法。