在惯性约束聚变(ICF：inertial confinement fusion)实验中，环形编码显微镜是一种重要的X射线成像设备。环形孔径编码显微镜得到的编码像要经过解码重建才能得到靶标图像。在图像解码复原方法上，现有的维纳滤波方法还有很多不足：由于原始信号的功率谱是未知的，以往通常使用某一常数来代替其中的噪声与信号的功率谱之比，这种近似忽视了信号与噪声本身的信息，从而造成丢失某些关键的细节，难以达到高质量的图像复原效果。 文中针对惯性约束聚变(ICF)中环形孔径编码图像的恢复问题提出了一种改进的维纳滤波方法。在本文的改进方法中，首先采用传统维纳滤波方法求得初始估值，然后利用该初始值求得原图像及噪声的谱密度估值，进而利用这些新获得的信息构成改进的维纳滤波器对退化图像进行第二次滤波。实验表明，这种改进方法可以克服原方法的不足，突出图像的一些关键细节，提高图像的整体质量。在仿真实验中，恢复图像的均方误差降低了10％以上；在实际ICF图像的解码恢复实验中，图像恢复效果亦有显著改善。该方法还可以推广到其他点扩散函数已知的图像恢复的应用中。 另外，本文对传统维纳滤波方法中的参数选择问题提出一种通过计算相对误差来确定该参数的实用算法，用在第一次滤波步骤中；对改进算法中二次滤波的噪声方差参数选取采取一种计算反卷积剩余误差的方法，用在第二次滤波步骤中。这两种算法作为整套改进算法的一部分。通过计算机仿真实验和实际的编码图像重构，证明了参数选择方法的有效性。 本文中的仿真实验和实际ICF图像恢复实验表明了改进方法有效且实用。