在信息传输和处理过程中，噪声通常被认为是有害的、不利于信息传输和处理的因素。但是自从1981年Benzi首次提出随机共振的概念，噪声的有利作用开始打破传统的认识。随机共振是一种现象：在某些非线性系统中，输入信号、随机噪声与系统本身产生协同作用，使得系统输出响应得到增强。噪声的积极作用在随机共振现象中得到体现，这种有悖于直觉的效应在很多非线性系统中都观测到。　　 本文从随机共振基本理论出发，分析了随机共振的概念及其对于信息处理的意义。从随机共振的基础理论模型——双稳态系统与阈值系统出发，阐明双稳态随机共振与阈值随机共振基本原理，并通过实验仿真模拟了双稳态系统中的状态跃迁与阈值系统的阈值跨越行为。总结了随机共振三种评价方法：信噪比、互信息量、相关系数。　　 本文主要研究随机共振的一个特殊形式——超阈值随机共振。从理论和应用两方面对超阈值随机共振进行深入研究。　　 理论方面，提出了适用于周期输入的阈值阵列模型，研究了周期输入下，基于阈值阵列模型的超阈值随机共振。将阈值阵列系统看成一个利用了噪声有效性的非线性滤波器，选取输出信噪比增益为评价方法，理论分析了含噪周期输入经过阈值阵列系统的输出特性及输出信噪比增益的计算方法，在输入为含噪周期信号且输入信噪比固定的条件下，实验得到输出信噪比增益相对于阈值噪声方差非单调变化的规律，验证了以输出信噪比增益为测度的超阈值随机共振现象。　　 应用方面，基于超阈值随机共振机制，提出了一种超阈值随机共振预处理图像复原算法。对于受不同分布噪声污染的灰度图像，先通过超阈值随机共振系统进行预处理，再利用传统滤波方法对图像进行复原。引入自适应信号处理方法，对复原图像质量进行评价，动态调整随机共振系统参数，使得复原效果达到理想。实验证明了相对于直接利用传统滤波算法得到的复原图像，通过超阈值随机共振系统预处理后再滤波得到的复原图像质量有明显改善。这也证明了阈值噪声、退化图像与非线性阈值阵列系统三者间发生了超阈值随机共振。