大气紊流的存在通常使遥感影像变得很模糊，这给后续阶段的目标判读造成了很大的困难。近年来，许多文献提出了复原退化图像的方法，如参考文献[1]对基于LRW算法的图像复原方法进行了研究；参考文献[2]采用了盲去卷积的方法，详细分析了该方法的原理；参考文献[3-5]所用的图像复原方法主要是迭代盲去卷积算法。这些方法在处理某一特定问题时，能很好地复原图像，但是不能解决较为一般的问题，而且运算复杂，不具有实时处理的功能。本文简要分析各个算法的特点，提出了大气紊流的近似数学模型和基于自相关函数的维纳滤波算法来

根据大气紊流的特点建立了使图像退化的点扩展函数（PSF）模型，简要说明了近年来所用的LRW算法、迭代盲去卷积算法，提出了基于自相关函数的维纳（Wiener）滤波算法对退化图像进行快速处理。图像复原实验的结果表明，基于自相关函数的维纳（Wiener）滤波算法优于LRW算法和迭代盲去卷积算法。