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传统的图像复原方法在重建被噪声污染的图像时,都只是将噪声作为一种干扰加以消除。当噪声增强、图像信号减弱时,由于受方法本身消噪能力的限制,图像的恢复变得非常困难,因此,基于Hodgkin-Huxley神经元阈上非周期随机共振原理,提出了一种通过自适应调节和添加最优噪声的方法来实现图像随机共振,以取得最佳的复原效果。实验结果表明,该方法对于被噪声污染的灰度图像,特别是对于强噪声背景下的灰度图像,其复原的效果优于传统的方法。由于该方法具有较强的鲁棒性,因此为强噪声背景下的图像复原、目标识别等工程应用提供了