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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着科技发展数字图像设备的广泛应用，图像信息成了人类生活中必不可少的。图像常常会受到外界的干扰或者设备的不完善等的影响，使图像的质量下降，又会引入一些噪声或使图像变得模糊、扭曲变形，这些干扰会严重影响人眼对图像的观察和识别，这种现象称为图像的退化。为了减少这些干扰对后续处理的影响，恢复图像最初的样子，就是要尽量减少降质因素对图像质量产生的影响，需要对图像进行复原处理。而图像复原技术就是一种恢复图像质量即能够使降质图像复原，尽可能接近原来图像效果的处理技术。而大部分图像都是以数字的形式进行的存储，所以要进行的图像处理过程即为数字图像处理过程。而处理过程即图像去模糊就是通过一定的还原算法将上述模糊图像还原成清晰图像的过程。在数学上，图像的运动模糊可以被理解为清晰图像与一个模糊核矩阵的卷积，再加上成像过程的随机噪声形成最终的模糊图像。其中的模糊核卷积矩阵也被称为点扩散函数。

综上所述，运动模糊具有普遍性和不可避免性，这极大地影响了人们的生产生活。多年来数字图像处理技术的不断发展和数学理论知识不断走向实际应用，大量学者对图像盲去模糊这一基本问题进行了深入研究，使得该技术在实际应用和理论上都有较大的突破。现如今，图像盲反卷积技术已经在工业界和科研领域得到了广泛的应用，与此同时，人们对盲复原得到的清晰图像的视觉质量也有了更高的要求。因此，针对运动图像盲复原问题展开研究就显得非常有必要，它具有重要的研究价值和深刻的现实意义。

2. 研究的基本内容

本文主要研究运动图像去模糊算法研究。

1. 研究运动图像去模糊技术的原理，建立图像运动模糊退化模型，对去模糊不适定性进行了分析，以及图像复原模型的常用数值求解手段，最后给出了一般盲去运动模糊的流程框架。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

方案

1.了解运动模糊产生的原因，建立相应的数学模型。

2.用几种图像去运动模糊经典算法运行看看，比如维纳滤波算法、richardson-lucy算法、两阶段去运动模糊算法、图像阶梯先验算法等，并进行比较。

4. 参考文献

[1]吴梦婷,李伟红,龚卫国.双框架卷积神经网络用于运动模糊图像盲复原[j].计算机辅助设计与图形学学报,2018,30(12):2327-2334.

[2]袁江琛.运动模糊图像的恢复方法及其优化[j].智能计算机与应用,2018,8(06):116-118 123.

[3]黄宇涵,李德龙,李德富.基于matlab的运动模糊图像恢复[j].电子元器件与信息技术,2018(08):57-59.