现有的图像复原方法大多是基于光学成像系统线性空间不变的假定上的，而实际的光学系统不可能是严格的线性空间不变系统，特别是在视场较大的情况下，点扩散函数在中心视场和边缘视场有较大的变化。因此这些方法在处理由实际光学系统得到的空间变化降质图像时，其复原结果一般并不理想。由于其复原技术涉及到很多点扩散函数的提取、存储和运算，而实际上我们无法测量所有的点扩散函数，即点扩散函数获取不完全，所以提出有效可行的点扩散函数插值算法及处理算法是很有意义的。将从根本上提高空变图像复原的质量。首先，本文对基于像差理论的点扩散函数空变性质进行研究，主要针对像差造成点扩散函数的空间变化性质进行了分析。其次，提出空间变化点扩散函数插值方法及处理方法，根据得到的像差空变理论，提出基于视场的空间变化点扩散函数插值方法，然后应用预处理傅里叶变换法处理空间变化点扩散函数，引用模式识别中的Karhumen-Loeve变换处理空间变化点扩散函数，应用CGLS和PCGLS算法恢复空间变化点扩散函数图像。最后，为了验证算法的有效性，分别进行了数字仿真及实验验证。搭建实物实验平台，提出两种改进的方法测量空间变化点扩散函数，并得到模糊图像，应用算法对其复原处理，验证了空间变化点扩散函数插值及处理算法和图像复原算法的有效性及优越性。