近年来,随着科学技术的不断进步和广泛应用,图像处理技术受到了越来越多学者深切的重视。图像处理技术是指对图像进行数字化、编码、传输、分析等一系列操作。很显然,对退化后图像进行复原处理同样也是一个重要的研究领域,诸如在航天航空,遥感影像,生物科学等领域中,非常受欢迎。在本论文中,本文作者主要针对半盲退化后的图像,对一些常用的图像复原算法进行了深入的研究,并着重研究了几种改进后的图像复原技术,主要进行了以下工作：首先以图像退化为依据,说明了图像退化的原因以及模型,并针对图像退化因子中的模糊函数,介绍了几种模糊函数模型以及其模型参数的估计方法,随后又介绍了图像噪声的相关内容,包括其分类、模型以及参数的估计方法。其次,在退化系统函数PSF已知或可以提前估计的前提下,阐述了几种较为典型的图像复原技术,包括逆滤波复原,经典维纳滤波复原,约束最小二乘方复原以及LUCY-RICHIARD滤波复原。通过对其算法的深入介绍,包括对其算法具体的实现流程框图,以及详细的MATLAB实现方式,对以上的算法进行了MATLAB仿真,从仿真结果图像以及均值方差和峰值信噪比的对比来看,总结了其优劣特性及适用范围。最后,以以上的复原技术为前提,设计了几种基于半盲图像复原的改进后的图像复原技术。第一种是将原有的复原技术进行组合,即空间滤波与传统滤波器相结合。在此之前,首先详细介绍了空间滤波复原,包括几种典型的空间滤波器的算法以及在MATLAB上的仿真。本文选取了逆滤波和LUCY-RICHIARD进行组合,经过MATLAB仿真均取得了预期的效果,但是由于前者的复原效果没有后者好,本文对其进行了简单的分析。第二种复原技术是在原有维纳滤波器的基础上的改进,包括使用常数代替噪信功率比和二次维纳滤波复原。在前一种算法中,通过加入一个常数值,与之前的复原技术相比有了较为明显的改善。在二次维纳滤波算法中,它是对前一种算法的延伸和提高,通过使用第一次复原结果,重新模拟其噪信比,从而进行二次维纳滤波,并给出了具体算法的实现框图。在MATLAB仿真时,针对退化图像做了更逼真的仿真,即噪声项是多种噪声的叠加,通过二次维纳滤波复原和之前滤波器的比较,很直观的观察到其算法的改善程度,并以MSE和PSNR为衡量标准,改善程度提高较为明显。论文在最后进行了系统的总结,并对未来图像复原技术的发展前景做出了进一步的展望。