航空相机拍照时，由于飞机的运动、姿态变化及随机摆动等原因，在相机的曝光周期内，被照物体与感光介质间存在像移效应。像移的存在极大的影响了相机成像质量，使航拍图像的分辨率明显下降。　　本论文采用图像补偿方法，针对无任何先验知识的具有空间不变特性的像移模糊图像进行盲目图像复原算法研究，以实现在一定程度上恢复模糊图像、达到像移补偿的目的。文章首先概述了像移补偿方法及图像复原技术的发展背景。其次，介绍了图像复原的相关问题的理论知识及图像质量效果的评价方法。然后，利用自然图像梯度直方图符合重尾分布的特性，运用混合高斯模型对其进行参数建模，并在集成学习法中利用该分布形式迭代估计出降晰函数的分布。最后，对总变分正则化的ROF模型进行了研究，并在传统Bregman算法的基础上提出了一种改进的双分裂Bregman方法，结合已估计出的降晰函数便可实现对模糊图像的反卷积。　　将本文中算法在MATLABTM软件中进行实现，并对经典的模糊图像、实验拍摄的模糊图像以及模拟平台中带有像移的模糊图像共六幅图像分别利用算法进行了降晰函数估计和图像复原。通过局部细节放大观察及客观图像质量评价参数的结果表明，本文采用的复原算法能有效地去除图像模糊从而实现行像移补偿，并可以在一定程度上恢复出图像边缘的细节信息，具有重要的研究意义和一定的应用价值。