图像信息,以其所具有的信息量大、方便于直接进行应用分析等特点,越来越多的被应用于军事、工业等多个领域当中。而在实际应用当中,由于设备、天气、自然条件等因素的影响,导致所直接获取的图像信息往往会受到噪声、模糊等失真情况的干扰,继而影响到对采集到的图像信息进一步的分析以及应用,因此,如何对直接获得的图像信息进行处理就成为了一个具有现实意义的课题。从技术上讲,对拍摄图像进行清晰化处理主要分为以下两个步骤：图像恢复和图像增强。图像处理技术经过多年的发展,到21世纪的今天,对图像进行恢复和增强的手段已经有了许多成熟的传统技术,其中包括滤波恢复、小波增强等。而马尔可夫随机场理论是上世纪70年代继马尔可夫性质被人们所普遍研究后所提出的,而经过近年来研究及应用,马尔可夫随机场已经被广泛应用于图像分割、图像去噪方向,而在图像增强中的应用仍不成熟,因此本文主要的目标就是将马尔可夫随机场应用于图像恢复与增强方面,进而对其方法进行一定的改进。在本文中,首先对马尔可夫随机场(MRF)理论及模型进行了介绍,随即对如何求解MRF模型进行了详细的分析。在此理论基础上,本文将MRF应用于图像恢复方面,提出了改进基于GMRF模型的图像恢复算法,并且将此算法分别与传统算法、模拟退火算法进行比较,得出该算法比传统算法有更好的性能,比基于MRF的模拟退火算法具有更好的收敛效果。然后本文将MRF模型应用于图像增强方面,提出了基于DAMRF模型的图像增强算法,通过实验,可以看出该算法比传统算法具有更好的边缘增强的效果。而传统算法会使得噪声及模糊效果得到增强使得图像效果变差,本文算法不会使得噪声得到增强而影响图像整体效果。从得到结果可以看出本文算法比传统算法具有更好的视觉以及测试效果,但是在对比度以及细节增强方面仍有改进空间,最后对全文进行总结以及对马尔可夫随机场的发展前景进行展望。