在遥感成像中，受到成像链路中诸多因素的影响，图像存在一定退化降质。卫星平台的振动是其中不可忽视的一方面。基于推扫技术的TDI CCD光学遥感器具有光能量利用率高、地面分辨力高的特点，被广泛应用在航天遥感领域。TDICCD相机的线阵工作原理对景物逐行成像，平台的振动会造成原本相邻像元间位置的错位，使图像扭曲变形，产生非规则采样图像。图像复原技术根据图像退化过程建立数学模型，沿着图像降质的逆过程估计出原始图像，满足后续处理的要求。首先，本文分析了平台振动对遥感图像质量的影响，说明了非规则采样图像的产生原因，建立了相应的图像退化数学模型。该模型不同于传统的卷积退化模型，是线性空间变化的。其次，基于非规则采样图像模型，结合特普利兹矩阵和循环矩阵的特点，提出了基于特普利兹矩阵的直接重建算法，使得快速傅里叶变换可以应用在矩阵求解中。结合共轭梯度法与全变分算法，改进并提出了基于特普利兹矩阵的自适应权重共轭梯度法。该方法不需要对矩阵进行迭代计算，速度有所提高。且可应用于同时存在模糊与噪声的非规则采样图像复原。最后，为验证算法的有效性，进行了数学仿真实验。利用文中提出的退化模型对理想图像仿真生成待处理图像，再利用文中提出的两种算法对得到的降质图像进行复原处理。结果验证了算法的可行性，并通过与传统的共轭梯度法处理结果的比较，说明算法在收敛速度上的优越性。在此基础上，对两种算法的复原结果进行了简单评价与分析，说明了算法的有效性。