图像在拍摄过程中会因为相机的抖动或者是物体本身的运动产生运动模糊。运动图像去模糊的目的是从模糊图像中恢复出清晰的图像信息。在模糊核未知和模糊图像含噪声的情况下,图像去模糊难度大大加深。本文在介绍了图像模糊的退化模型等理论基础后,对模拟图像和实拍图像进行去模糊算法研究。本文的工作主要在以下几个方面:(1)研究了改进的自适应中值滤波方法对椒盐噪声进行去噪,此方法仅对疑似噪声进行中值滤波,弥补了常规中值滤波造成图像细节丢失的缺陷。(2)研究了一种改进的匀速直线运动估计模糊核的方法。模糊角度的估计采用改进的基于二次傅立叶变换和霍夫变换的模糊角度估计法。设计了一个改进的自适应模糊长度的估计方法,首先对模糊长度进行自相关估计,当所求模糊长度小于所设阈值时再用频谱投影法进行估计。设计精确估计的方法对所估计的模糊核进行误差范围内的遍历,把所遍历的值进行维纳滤波去模糊算法检验,精确估计出最佳的模糊核。计算机仿真实验结果表明:此方法能很好的估计匀速直线运动模糊核。此研究为后续运动图像去模糊算法研究打下了较好的前期基础。(3)研究了一种基于遗传自适应的维纳滤波去模糊方法。此方法用遗传算法自适应优化维纳滤波的正则化项k值达到最佳图像复原效果。本方法不仅适用于含噪声和不含噪声的模拟图像去模糊,对实拍图像去模糊也具有一定的效果。(4)研究了一种改进的自适应中值滤波的RL图像去模糊方法。对于含噪图像,先对噪声进行改进的自适应中值滤波然后再用RL算法对图像去模糊。之后对实拍图片进行两种改进的方法去模糊效果的比较,依据计算机仿真结果对两种方法的最佳使用范围进行了讨论。(5)设计了以MatlabGUI为平台的运动图像去模糊系统。