运动模糊图像恢复是数字图像处理的一个重要研究方面，其中盲图像恢复又是现代模糊图像恢复的一个热点研究课题，在实际生活中，有着非常广阔的应用前景和市场。传统的图像恢复方法可以很好地恢复出来原始图像，但是要求事先知道系统的先验知识（例如系统的点扩散函数）。在先验知识不足的情况下，如何恢复出原始图像就需要模糊图像盲恢复技术。 在对运动模糊图像做了大量研究的基础上，本文提出如下几点： 1．本文提出一种新的混和恢复方法，将维纳滤波和盲迭代恢复这两种各有所长的技术结合起来，根据对运动模糊参数的辨识设定域值，由计算机自动识别选择最佳算法，以适应各种具体的运动模糊图像。 2．本文改进了参数预估算法，结合使用两种不同的鉴别方法同时估计模糊尺度，通过设定域值，对鉴别值加权，在不同的模糊尺度下，自动选择最佳值。在小模糊尺度的情况下，自动选择频谱等间隔条纹法估算的数值作为模糊尺度；在大模糊尺度的情况下，选择图像改进自相关法估算的值作为模糊尺度，添加特征自相关行向量求最小值提高鉴别精度。本文采用Sobel算子，旋转图像计算频谱能量对运动方向进行检测，方法简单，鉴别精度高，抗噪性强，速度快。 3．本文采用了类似加速衰减R-L迭代的方法进行模糊图像盲恢复，速度较快，效果明显。引入一种加权矩阵，对灰度变化大的部分设置阈值权矩阵，在去卷积中对图像中各个象素点进行加权, 可消除或减小振铃效应的存在, 进一步改善复原效果。并且通过设定合适的PSF阈值，调整后续迭代的PSF的数值，使得PSF收敛于一条更加集中的直线，得到更加清晰的恢复图像。 4．本文通过大量实验，得出人眼能够对模糊程度非常敏感的区域是在10到50个像素之间的结论。小于10个像素，轻微模糊。大于50个像素之后，人眼分辩模糊尺度能力减弱，图像严重退化，品质非常恶劣。