获取目标高清晰图像,在天文、遥感和医学等领域均具有十分重要的意义。由于大气是一种极不稳定的随机介质,在地对空观测成像和航空航天对地遥感高分辨率成像中,大气湍流会严重限制光学系统的分辨率,影响光学系统的成像性能,最终导致获得的图像模糊。自适应光学技术是目前克服大气湍流最有效的方法之一,但其对大气湍流的补偿是不完全的,目标的高频信息仍然受到抑制和衰减。因此,对经过自适应光学校正后的图像还必须基于图像复原技术进行后处理,才能获取更清晰的目标图像。本文主要针对我国自适应光学地基望远镜成像后处理的迫切需求,利用图像处理和计算机软件技术对图像进行高清晰复原,以消除自适应光学校正后的残余误差,使其接近或达到成像系统的衍射极限。论文重点研究了自适应光学图像复原理论与算法,完成的工作主要包括:1.介绍了自适应光学技术。包括大气湍流的概念、特点及其对光学系统的影响、自适应光学技术的原理和组成、自适应光学技术的产生和发展、目前国内外重要的自适应光学系统以及自适应光学技术的局限性。2.总结了自适应光学图像复原的一些重要算法。分析并给出了自适应光学图像的成像模型和噪声特点,对一些目前常用的图像复原算法进行了分类,给出了算法的基本原理及主要计算公式,并且分别指出了算法的优点及存在的问题;介绍了几种常用的图像复原质量评价方法。3.改进了维纳滤波算法,实现了基于LPA-ICI正则化的维纳滤波算法。针对维纳滤波算法的不足,结合各向异性LPA-ICI去噪算法,实现了基于LPA-ICI正则化的维纳滤波算法。首先详细分析了各向异性LPA-ICI算法的基本原理及其发展过程;接着实现了递归各向异性LPA-ICI去噪算法,并分别对高斯噪声图像和泊松噪声图像进行了实验,证明了算法的优越性;最后介绍了基于LPA-ICI的维纳滤波算法,包括算法的基本原理、计算公式和算法步骤,并对不同噪声污染的退化图像进行了复原实验,证明了算法的优越性。4.提出了一种基于双树复数小波变换的多帧IBD算法。首先详细介绍了双树复数小波的发展过程、基本原理及其优点;接着实现了基于双树复数小波变换的自适应去噪算法,给出了算法的基本原理和主要步骤,通过模拟实验证明了双树复数小变换较其它多尺度变换的优势;然后针对IBD算法和Zhulina算法的不足,提出了基于双树复数小波变换的多帧IBD算法,介绍了算法的基本原理、主要公式和计算步骤,通过模拟实验和真实数据实验证明了该算法的优越性。5.提出了一种基于梯度投影的盲复原算法。针对传统的最小二乘迭代算法和Katkovnik算法代价函数的不足,提出一种新的代价函数,接着利用梯度投影算法对其进行最小化,经过数学推导并且结合约束条件得到了最终迭代公式,实现了一种新的基于递归梯度投影的多帧图像盲复原算法。该算法原理简单、易于实现,模拟实验和真实数据实验证明了该算法计算快速,对于不同信噪比、不同PSF导致的退化图像均能进行有效恢复,复原图像细节清晰。