1. 研究目的与意义及国内外研究现状

将图像去模糊使清晰度达到标准或者人眼可识别的要求，是本文的主要研究目标。

对于图像复原来说，其基本问题就是去模糊。而本文用到的反卷积则是图像去模糊的基本方法。如果一个模糊图像的模糊函数是已知的，那么在图像复原的过程中，这种图像的去模糊问题就演化成普遍的反卷积问题，这显然是一个会使问题简化许多的条件。但如果其模糊函数未知，那么图像复原的过程就要复杂得多，相较于简单的反卷积算法，盲反卷积算法则更合适这种问题的求解。

2. 研究的基本内容

盲反卷积算法在图像复原以及图像去模糊方面的优势在于其只需要观测到的模糊图像，B=I*K，B是已知的模糊图像，而原始清晰图像I和模糊内核K都是未知的，经过多次迭代等方法获得接近其模糊核的值，然后通过盲反卷积来获得其去模糊后的清晰图像。简言之，在仅仅已知模糊图像的情况下，就可以通过这种盲反卷积算法来获取原清晰图像。因此，盲反卷积算法目前在图像复原领域非常受青睐，复原效果与其他方法可能有所差别，但其需求少，进程快的优点却很亮眼。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

前期主要精力集中在查阅相关资料以及请教导师等方式来学习论文设计相关知识，然后开始拟定实验方案并进行仿真实验，通过将实验结果与理论结果相比较，得出结论。最后开始撰写论文以及完善相关工作。

打算于五月份之前完成准备、设计、实验等工作，进入五月份开始撰写论文，并查缺补漏，完善有关工作。

4. 参考文献

[1]周箩鱼. 基于盲解卷积的图像盲复原技术研究[d]. 中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）, 2013.

[2]赵雪青. 降质图像复原方法研究[d]. 陕西师范大学, 2013.

[3]代勤. 基于运动模型的模糊图像复原技术研究[d]. 中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）, 2012.