1、在成像過程中，由于拍攝的目標與相機之間存在相對運動而使得到的圖像存在模糊，這種模糊就叫運動模糊。運動模糊存在于工業(yè)控制、航空航天、道路監(jiān)控、醫(yī)學以及刑偵等領(lǐng)域，對運動模糊圖像研究具有重要的現(xiàn)實意義。
　　圖像復原是根據(jù)模糊系統(tǒng)的先驗知識重建原始圖像。由于大部分情況下運動模糊系統(tǒng)是未知的，所以對運動模糊圖像的盲復原內(nèi)容主要包括：對運動模糊參數(shù)的識別和運動模糊圖像復原。針對這兩點，本文做了如下研究：
　　首先，根據(jù)模糊過程建立了

2、運動模糊圖像退化模型和直線運動模糊圖像的點擴散函數(shù)參數(shù)模型，得到了運動模糊點擴散函數(shù)的兩個關(guān)鍵參數(shù)：運動模糊方向和運動模糊尺度。
　　其次，分析了點擴散函數(shù)的頻域特征以及運動模糊圖像的頻域特征，研究基于Radon變換估計運動模糊方向和基于頻域極小值點估計運動模糊尺度，并分析了這兩種方法分別對加速運動模糊圖像和含噪聲的模糊圖像應用的不足。
　　再次，利用運動模糊圖像的時域特征對運動模糊參數(shù)進行鑒別，使用方向微分的方法估計運動模

3、糊方向，針對該方法鑒別方向存在一定的誤差，進一步提出微分圖像功率譜求和以及加權(quán)平均的方法提高估計模糊方向的精度。仿真實驗證明了改進后的方法鑒別精度較高，且適用于加速運動模糊圖像和含噪聲的圖像。當鑒別出運動模糊方向后，二維PSF的識別問題就可以轉(zhuǎn)化成一維PSF的識別問題，使用一維差分自相關(guān)方法鑒別運動模糊尺度，理論推導了該方法的可行性。重點研究和推證了在該方法下噪聲對模糊尺度識別的影響，根據(jù)其敏感性，進一步提出了改進的措施，實驗表明改進后