在日常生活中,人们常常会遇到模糊图片,造成模糊的原因有多种,如拍摄时物体运动,或者设备晃动,或者对焦失误等等。为自然图像去除模糊恢复清晰是近年来的研究热点。本文提出了解决这一问题的统一理论框架,以往的绝大多数算法可作为所提框架的各种特例。首先,本文将回顾以往的多种相关算法研究,包括最大后验概率算法、变分贝叶斯以及规范化、边缘增强等方法。其后,通过给出一个简洁的非线性扩散方程,阐明以往的算法均可以统一地视为利用该非线性扩散方程进行图像增强,构造清晰图像的强边参照,由此获得对去模糊问题的更好理解,并建立了各种算法之间的联系,而且给出了今后可能的研究方向。为了使扩散方程的结果能更好地作为清晰图像的参照,本文利用一阶演化方程震荡滤波对扩散结果进行加强,构建最终使用的清晰图像的参照,用于估计模糊轨迹或点传播函数。基于计算速度和抗噪的考虑,本文依次提出三种新的快速鲁棒点传播函数估计算法和一个图像还原算法。对于给定的模糊图像和构造出的清晰图像参照,本文运用点传播函数估计算法估计模糊轨迹。对于给定的模糊图像和估计出的点传播函数,本文利用图像还原算法,最终获取清晰图像。通过上述一系列算法的运用以及尺度空间的优化,使得所提出的图像去模糊算法可在不调节参数的情况下获得高质量的运算结果,有效估计清晰图像和点传播函数。最后,本文总结和讨论了基于本文框架下模糊图像的定义。本文所提出的算法,对图像处理领域有实用价值和理论意义。可望在图像处理,交通监控,刑侦证据恢复,天文领域等获得更广泛的应用。