在传统的基于波前探测的解卷积方法中, 由波前探测得到的点扩展函数被认为是精确的, 并用维纳滤波进行复原, 但是点扩展函数不可避免地存在误差, 所以最终的复原目标图像质量不佳。为了解决该难题, 提出了基于目标和点扩展函数联合估计的图像近视解卷积算法。它运用了点扩展函数和目标的先验信息, 对点扩展函数和目标进行了规整和进一步约束, 从而得到更优的恢复图像质量。对该方法的原理和实现过程进行了阐述, 并将其运用于室内点源目标数据中。实验结果证明, 与维纳滤波方法相比, 该方法使图像恢复的效果得到明显改善。