散函数未知的情况下，从退化图像自身抽取退化信息，仅仅根据退化图像数据来还原真实图像，这就是盲目图像复原（Bli
dImageRestoratio
）所要解决的问题。由于缺乏足够的信息来唯一确定图像的估计值，盲目图像复原方法需要利用有关图像信号、点扩散函数和高斯噪声的已知信息和先验知识，结合一些附加信息，对噪声模糊图像的盲复原以及振铃的消除问题的解形成约束条件，而盲目图像复原就是在满足这些约束条件的前提下，求取真实图像在某种准则下的最佳估计值。
经过近40年的研究，盲目图像复原技术的应用范围已经扩展到了
f众多的科学和技术领域，例如空间搜索、天文观测、物质研究、遥感遥测、军事科学、医学影像、交通监控、刑事侦查等。
在天文成像领域中，地面上的成像系统由于受到射线以及大气的影响，会造成图像的退化。在太空的成像系统中，由于宇宙飞船的速度远远快于相机快门的速度，也会造成运动模糊。此外噪声的影响也不可忽略。因此，必须对所得到的图像进行处理尽可能恢复原本的面目，才能提取更多有用的信息。
在医学领域，图像复原技术广泛应用于X光，CT等成像系统，用来抑制各种医学成像系统或图像获取系统的噪声，改善医学图像的分辨率。
在军事公安领域，如巡航导弹地形识别，测试雷达的地形侦察，指纹自动识别，手迹、印章、人像的鉴定识别，过期档案文字的识别等，都与图像复原技术密不可分。
在图像及视频编码领域，随着提高编码效率、降低编码图像码率技术的发展，一些人为图像缺陷，如方块效应，成为明显问题。在移动视频通信中，由于带宽的限制压缩比较高，若解压后不经处理，则存在明显的方块效应。一些简单的图像增强处理不能从根本上消除方块效应，特别是复杂情况时，如在编码前或编解码含有噪声的情况下，也需要借助图像复原技术。
其他领域，随着宽带通信技术的发展，电视电话、远程诊断等都进入我们的生活，而所有的这些技术都高度依赖于图像质量。国内外的研究现状
f图像复原作为图像处理的一个重要分支，对于该问题国内外展开了诸多关键技术的研究。实际上，图像复原设计三个方面的内容：退化图像的成像模型，图像复原算法和复原图像的评价标准。不同的成像模型、问题空间、优化规则和方法都会导致不同的图像复原算法。适用于不同的应用领域。现有的复原方法概括为以下几个类型：去卷积复原算法、线性代数复原、图像盲反卷积算法等，其他复原方法多是这三类的衍生和改进。其中，去卷积方法包括维纳去卷积r