机拍摄的，图像的复原包括消除干扰和噪声，校正几何失真和对比度损失以及反卷积。另一个典型的例子是对肯尼迪遇刺事件现场照片的处理。由于事发突然，照片是在相机移动过程中拍摄的，图像复原的主要目的就是消除移动造成的失真2。早期的复原方法有：非邻域滤波法，最近邻域滤波法以及效果较好的维纳滤波和最小二乘滤波等。随着数字信号处理和图像处理的发展，新的复原算法不断出现，在应用中可以根据具体情况加以选择。目前国内外图像复原技术的研究和应用主要集中于诸如空间探索、天文观测、物质研究、遥感遥测、军事科学、生物科学、医学影象、交通监控、刑事侦察等领域。如生物方面，主要是用于生物活体细胞内部组织的三维再现和重构，通过复原荧光显微镜所采集的细胞内部逐层切片图，来重现细胞内部构成；医学方面，如对肿瘤周围组织进行显微观察，以获取肿瘤安全切缘与癌肿原发部位之间关系的定量数据；天文方面，如采用迭代盲反卷积进行气动光学效应图像复原研究等。
3、图像退化模型图像复原问题的有效性关键之一取决于描述图像退化过程模型的精确性。要建立图像的退化模型，则首先必须了解、分析图像退化的机理并用数学模型表现出来。在实际的图像处理过程中，图像均需以数字离散函数表示，所以必须将退化模型离散化3。对于退化图像gxy：
gxy
∞∞
∞∞
∫∫fαβhxαyβdαdβ
xy
1
如果上式中f，h，
，g按相同间隔采样，产生相应的阵列fijAB、hijCD、

ijAB、gijAB，然后将这些阵列补零增广得到大小为M×N的周期延拓阵列，为
了避免重叠误差，这里M≥AC1，N≥BD1。由此，当k01LM1l01LN1时，即可得到二维离散退化模型形式：
gekl
M1N1i0j0
∑∑fijhkilj
kl
eee
2
如果用矩阵表示上式，则可写为：
fgHf

3
其中，fg
为一个行堆叠形成的MN×1列向量，H为MN×MN阶的块循环矩阵。现实中造成图像降质的种类很多，常见的图像退化模型及点扩展函数有如下情景15：1线性移动降质在拍照时，成像系统与目标之间有相对直线移动会造成图像的降质。水平方向线性移动可以用以下降质函数来描述：
1hm
d0
若0≤m≤d
a
d

0
4
其他
式中，d是降质函数的长度。在应用中如果线性移动降质函数不在水平方向，则可类似地定义移动降质函数。2散焦降质当镜头散焦时，光学系统造成的图像降质相r