多媒体技术的迅猛发展以及图像数字化和图像显示设备的普及,为图像处理的发展提供了良好的条件。但图像在获取、传输和存储过程中受各种原因的影响,会造成图像质量的退化。运动模糊图像是由于相机和被拍摄对象之间的相对运动而造成的模糊现象,这一现象在日常生活中经常遇到,因此运动模糊图像复原技术便成为目前图像复原技术的研究热点之一,论文的研究工作正是围绕运动模糊图像复原技术展开。论文总结了作者在运动模糊图像复原技术中的主要研究工作,包括:分析运动模糊图像的成因以及成像过程;建立运动模糊退化模型;根据传统运动模糊图像复原方法中的不足之处,提出了一种新的方法,降低了原有算法的复杂度;针对传统复原方法易产生振铃效应的问题,分析振铃效应产生的原因,并给出了解决方法;讨论运动模糊参数对于复原过程的重要性,提出了一种新的运动模糊参数鉴别方法。对于上述各种算法,均进行了实验验证和数据分析。论文对研究过程中取得的主要创新工作进行了详细阐述。这些创新工作简要归纳如下:优化Wiener滤波复原技术过程,在保证图像复原质量的同时,降低了算法运行时间,减少了系统的开销;分析图像边界条件,讨论其对复原结果的影响,通过对图像边界进行处理,在去除图像的模糊和噪声的同时,又保持了图像的细节,改善了复原图像的视觉质量,使图像看起来更加平滑;对比清晰图像与模糊图像的Fourier频谱图,发现Fourier频谱的分布与运动模糊参数有着密切关系,通过检测并分析模糊图像的Fourier频谱图提出了一种新的运动模糊参数鉴别方法,该法提高了模糊参数的鉴别精度;最后为了验证论文中算法的复原效果,采用主客观相结合的方法对复原图像进行质量评价。