运动图像去模糊是图像恢复领域的重要研究课题,产生原因是由于图像在采集、传输的过程中形成了相对运动,造成了图像的模糊,尽管目前图像去模糊的方法很多,但多数计算量大、复原图像存在噪声、振铃效应现象等缺点,且不能处理大尺寸的模糊核。对于空间线性不变的运动模糊,本文工作包括在模糊核初始化阶段进行了图像强边缘的预测,从而有效的选择了图像梯度信息,使该算法能够处理大尺寸的模糊核。在模糊核细化阶段采用迭代支持检测(ISD)算法,此算法加强了模糊核的稀疏性,从而提高运算速率,同时在图像反卷积恢复清晰图像的过程中,采用了基于L1范数的总变分(TV-L1)反卷积模型,由此有效的抑制了噪声。实验表明,本文所实现的模糊核估计算法和图像反卷积算法,在核估计精度和运行速度性能上都有很好的表现,整个算法在模拟数据及实际的车牌图像去模糊中都有较强的鲁棒性。