1、從失真和降質的觀測估計原來不失真信號和圖像，這是研究和工程的許多領域都希望解決的問題。這個問題的提出可以追溯到通信技術出現(xiàn)的年代。先驅性的系統(tǒng)研究歸功于R．Wiener。著名的Wiener濾波器已經成為一種經典的反卷積方法。這種濾波器既能減輕收發(fā)信道造成的信號失真，又能減輕噪聲對信號的沾染，至今仍有廣泛應用。反卷積和信號復原是信號處理中具有理論挑戰(zhàn)性的分支。該技術廣泛應用于科學觀測以及信息獲取、傳遞等眾多應用領域，成為研究和發(fā)展的工具。

2、 在生物醫(yī)學研究中，幾乎所有的試樣，無論是活體細胞、組織切片或是活體器官，都是三維的結構。為了對這些結構復雜的試樣進行研究，目前主要的技術是光學斷層顯微技術。而在該技術領域中，數(shù)字共焦顯微技術具有成本低廉，效果明顯，應用簡單的優(yōu)點。尤其適合小型規(guī)模的顯微圖像復原和實驗室的研究。 本文作者主要研究了數(shù)字共焦顯微成像中的反卷積算法，對該類算法做了多種嘗試，并取得了有效的圖像復原結果。著重研究了維納濾波算法和最近鄰域算法在顯微

3、圖像復原中的實際應用，并將二者結合，實現(xiàn)了較為理想的圖像復原結果。 本文在單層顯微圖像復原的基礎上，進一步研究了連續(xù)多層顯微圖像之間的相關性，結合多層顯微圖像，實現(xiàn)了多圖像復原的實驗目的。其主要理論基礎在于：連續(xù)多層的顯微圖像之間存在彼此干擾，導致各圖像均含有離焦部分的模糊，但是反過來，我們可以利用多層圖像間的干擾模糊，從中提取導致模糊的離焦信息，運用反卷積的算法實現(xiàn)圖像的復原。文中實現(xiàn)了通過多層連續(xù)離焦圖像，還原得到一幅在焦清