图像去模糊技术是图像处理领域中的重要方向之一。通过近几年来业内研究者的不断努力，众多图像复原成果相继产生，然而许多成果的实用性尚待进一步证实和提高。因此，针对数字图像盲去模糊技术，其研究意义不仅体现在理论价值上，更体现在实际应用中。为解决运动模糊图像盲复原问题，本文对快速图像盲复原算法、模糊核估计技术以及分裂Bregman迭代算法进行了深入研究，提出了利用图像边缘及多尺度策略估计模糊核，并建立基于分裂Bregman迭代算法的快速盲去运动模糊算法框架。实验结果表明该算法与现有的其他算法相比，复原后的图像具有更好的视觉效果，且计算时间大幅减少。　　本研究主要内容包括：⑴介绍了本文算法研究的目的和意义，分析了运动模糊图像复原技术的发展和研究现状，并陈述了本文的主要研究内容和整体组织框架。⑵研究图像退化模型及其基本知识，深入分析研究经典图像复原技术，对现有算法进行分类，并通过实验对比分析各种算法的优缺点。⑶研究了快速盲去模糊算法，分为模糊核估计和图像复原两个阶段。估计模糊核时，首先利用双边滤波器去除图像中的噪声，再采用改进的冲击滤波器对图像进行边缘增强，选取有用的边缘信息估计模糊核，并对估计出的模糊核进行修正，从而得到高质量的模糊核。图像复原阶段，利用快速反卷积算法得到清晰图像。研究分裂Bregman迭代算法的原理和性质，将快速盲去模糊算法与分裂Bregman迭代算法结合，提出一种基于分裂Bregman迭代算法的快速盲去模糊算法，利用上一部分得到的模糊核，恢复出清晰图像。最后，通过实验比较验证了本文算法复原后的图像具有更好的视觉效果，且计算时间大幅减少。⑸总结本文的主要研究内容，并对以后可深入研究的方向提出设想。