运动模糊广泛地存在于日常生活中,为图像信息的有效获取带来不便。围绕图像运动模糊的复原问题开展算法研究,通过数学分析、算法设计和仿真实验相结合的方法,研究出能够有效降低运动模糊的算法。为了能够有效、平稳的复原模糊图像,以经典的Lucy-Richardson算法为基础分别提出针对全局运动模糊和局部运动模糊的复原算法。针对全局运动模糊复原问题,设计了一种利用模糊图像边缘信息求解点扩散函数进而实现模糊图像复原的方法。将单一尺度的模糊图像进行缩放得到一系列的相似图像,利用各尺度的模糊图像信息,求取对应的点扩散函数,并在约束参数的控制下进行多次不同尺度的迭代,实现点扩散函数的精确估计,最终实现图像复原。仿真结果表明提出的算法复原效果理想,能够抑制噪声,提高运算速度,能够有效地解决全局运动模糊的去模糊问题。针对局部运动模糊复原问题,提出了一种结合alpha通道和图像分割的复原算法。首先根据模糊图像的信息估计出模糊参数,通过alpha通道和点扩散函数(PSF)之间的关系估计出点扩散函数,实现模糊图像的复原;然后利用图像分割的知识,将复原图像准确地定位到背景图像中;最后根据提出的图像合成方法,得到复原图像。仿真结果表明提出的复原算法在进行模糊参数估计时估计精度高,对由直线运动造成的运动模糊复原效果好,提出的图像合成方法行之有效,解决了局部运动模糊的复原问题。