在用相机拍摄景物期间,相机与景物之间存在足够大的相对运动时,就会造成照片的运动模糊。对运动模糊图像的研究具有很重要的现实意义,广泛应用于工业控制、道路监控、军事、医学以及刑侦等领域。运动模糊图像复原的一般过程是先找到图像的退化模型,并由此采取相反的过程以得到原始图像。退化模型的两个关键参数是运动方向和运动模糊尺度,因此如何求取这两个关键参数成为本文研究的主要问题。论文的主要工作:首先介绍了运动模糊图像参数估计及图像复原的研究目的和意义、国内外研究状况;研究了运动模糊,尤其是在匀速直线运动情况下产生的运动模糊的形成原理。其次在总结图像噪声、中值滤波、以及图像的质量评价后,改进了一种基于条件判决的中值滤波算法,并将其应用于运动模糊的退化参数估计过程中。另外在研究了几种常见的运动模糊退化参数估计算法基础上,基于运动模糊图像的频谱暗线零灰度值特性,改进了一种基于频谱暗线灰度特征的运动方向鉴别算法。并对运动模糊图像的频谱图中的任意行近似抽样曲线的特性进行了研究,总结出所有行的抽样最大值点构成的曲线与运动模糊的运动方向相互垂直,进而给出了频谱峰值轨迹的运动方向鉴别算法。然后研究了几种常见的运动模糊复原算法,并对这些算法进行了实验仿真以及算法的复原质量评价;对快速差分算法进行了介绍,并研究了该算法的理论依据;研究了运动模糊图像复原中的振铃现象的成因以及解决办法。最后,对本课题的研究工作进行了总结,提出了课题的不足之处以及今后的研究方向。