现代社会中，随着信息技术的飞速发展，图像作为一种重要的信息表达载体，越来越受到人们的关注。在诸多的实际应用领域中，对图像清晰度的要求往往较高。然而，图像在采集、存储和传输的过程中，由于受到各种人为和环境因素的影响，其质量会出现一定程度的下降，即图像退化。退化图像为科研人员后续的分析和处理带来极大困难，因此图像恢复的作用就显得格外重要。　　图像恢复旨在利用退化图像重建出原始清晰图像，属于病态逆问题。直接求解病态问题往往得不到理想结果，而正则化方法是解决病态问题的一种有效途径。本文以非局部正则技术为基础，围绕图像恢复中的去模糊问题展开研究。通过对清晰图像的加权梯度向量每一维上的概率分布的实际观察，我们发现利用广义高斯分布可以更准确地对其进行建模。因此，本文将广义高斯分布应用到优化问题的正则项中，提出了一种基于非局部正则的非凸稀疏图像去模糊方法。在三种典型的对称模糊（包括高斯模糊、均匀模糊和散焦模糊）场景中，通过与其他经典的去模糊方法进行比较，观察到在主观和客观评价方面，本文方法在去模糊性能上都具有明显优势，进一步验证了本文方法的有效性。