随着社会生产力的发展，图像处理技术已经远远突破了早期的应用领域，被广泛地应用到科学研究、工农业生产、军事技术、政府部门、医疗卫生等许多领域。图像处理技术包括对图像进行数字化、编码、分析等各种处理，当然模糊图像复原也是数字图像处理中非常重要的一个研究领域，他的研究成果正被广泛地应用到以上所述的各个领域。 在此论文中，本文作者对一些常用的经典图像复原算法进行了研究；同时也着重的研究了几种迭代的盲图像复原算法。归纳起来，在模糊图像复原的研究上，本文作者主要进行了以下工作：在已知系统PSF的情况下，对观测图像分别使用维纳滤波和有约束的最小二乘滤波去除模糊，对图像进行了复原；在未知系统PSF的情况下，对观测图像分别使用了EM、PBD和NAS-RIF算法进行了复原，取得较佳的效果。 本文作者在工作中通过使用维纳滤波和有约束的最小二乘滤波对图像进行复原，在这两种算法的参数选取上得到了丰富的经验数据；在盲图像复原算法研究中，对复杂的EM算法给出了具体的实现过程，其中包括为提高算法的效率而提出的收敛限制条件，并指出了此种算法的缺点以及改进的方法；在PBD算法中，改变了点扩展函数的数学模式，使此种算法具有更广泛的适用性；在NAS-RIF算法中，提出了支撑域的改进算法和对非均匀背景图像的校正方法，提高了图像的复原质量，同时对图像梯度算法进行了改进，提高了算法的执行效率。 论文在最后进行了总结，并对文中所研究的几种算法进行了比较，并对未来工作的方向和重点进行了展望。