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图像去模糊问题是一个典型的反问题。受制于反问题的内在约束，在其庞大的解空间中寻找真解或者符合视觉习惯的解都非常困难。再加上观测过程中引入的噪声，更是制约解的质量。 针对图像去模糊的反问题特性，从模型上来看，已有的方法主要集中在两个大的方向:1）寻求更恰当的图像先验知识来构造更精确的先验模型。这些先验经历了从光滑性、分片光滑性、梯度稀疏性等诸多特性的演变，在图像的盲目和非盲目复原方法中都广泛应用。2）根据对观测噪声的分析设计更合理的保真项。如基于噪声高斯分布的欧几里得范数、稀疏分布的l1范数等。总体来看，目前关于先验模型的讨论较保真项的研究更多。然而保真项约束了复原结果的忠实程度，在模型中占重要分量。已有的保真项模型并没有过多的考虑与图像有关的一些特性，如图像边缘结构信息、成像信息等。 为此本文从保真项模型出发，探讨了图像复原中几个方面的问题: 1)在深入分析图像复原中振铃效应特性的基础上，提出针对图像复原的频率域相对误差概念。该误差项能够更好的反映出复原结果中振铃效应，并且与模糊核有较强的相关性。由此提出了基于频率域相对误差的去模糊模型。该模型可以通过小波域分解进行近似，然后使用通用的方法方便的求解。 2)在遮挡效应模糊图像复原情况下，通过深入分析遮挡效应的影像，发现其与边界效应近似，由此提出了基于扩展卷积的模糊模型来处理遮挡情况的模糊问题。该模型将遮挡情况转变为线性模型描述，从而可以利用通用的优化方法方便的求解。 3)针对空间变化运动模糊问题，研究了旋转/缩放运动模糊的特性，通过引入时间维，提出了基于三维卷积的旋转/缩放运动模糊模型。其对应的复原问题变为三维反卷积，其中的核心部分为构造三维模糊图像，可以根据模糊图像的特性构造出来。此外还尝试了运动参数的盲目估计。 4)通过分析一些去模糊方法得到的复原结果误差的特性，发现其中主要部分为高频部分误差。由此提出通过高通滤波器约束高频误差的加权保真项模型。给出了权重参数和高通滤波器的导出方法。该高通滤波器的使用与预条件相对应，由此加快收敛速度。优化的权值有效的约束了高频成分误差，改进了解的准确性。