运动模糊是一种常见的图像模糊类型。造成运动模糊的原因一般有两个:相机抖动、相机和拍摄物体之间相对运动。图像盲复原是指模糊核未知时对模糊图像进行复原。这是严重的不适定性问题,正则化技术可以将不适定性问题转换为适定性问题。本文在基于正则化技术的盲复原方法基础上,深入研究模糊核正则项和图像正则项的构造方法,提出一种混合约束的运动模糊图像盲复原方法。在模型方面,为了保证运动模糊核的稀疏性和连续平滑性,采用H1范数和L1范数混合约束对模糊核进行约束;为了消除复原图像阶梯效应的同时保护图像边缘,提出非凸高阶全变差对图像进行约束。在模型求解方面,设计了基于迭代重加权最小化方法和分裂布雷格曼迭代的方法进行求解。本文开展的主要工作如下:(1)调研模糊图像盲复原方法,重点调研基于正则化技术的图像盲复原方法。总结图像盲复原的相关理论基础、运动模糊图像模糊核的特点以及运动模糊图像盲复原的难点。(2)深入研究模糊核正则项和图像正则项的构造方法。总结常见的模糊核正则项构造方法,重点研究利用混合约束构造模糊核正则项的方法,并分析利用H1范数和L1范数对图像盲复原模型中的模糊核进行混合约束的优势,及保护模糊核连续平滑性和稀疏性的特点;分析、总结图像盲复原模型中图像正则项的构造方法,充分分析利用非凸高阶全变差对图像进行约束的优势,及有效消除图像阶梯效应和保护图像边缘的特点。(3)建立混合约束的运动模糊图像盲复原模型并设计相应的求解算法。在建立的模型中,为了保证运动模糊图像模糊核的稀疏性和连续平滑性,使用H1范数和L1范数对模糊核进行混合约束,为了消除复原图像的阶梯效应,同时保护图像边缘,使用非凸高阶全变差对图像进行约束。为建立的模型设计基于迭代重加权最小化和分裂布雷格曼迭代的求解算法。该算法分为内部迭代和外部迭代,外部采用迭代重加权最小化方法;内部采用分裂布雷格曼迭代算法求解。为了提高求解算法的性能,添加图像的非负性约束、模糊核归一化约束和动态阈值约束。(4)设计并进行相关验证实验。实验分为模拟运动模糊图像复原实验和真实运动模糊图像复原实验两部分。与目前经典的和几种优秀的图像盲复原方法进行主观和客观的比较,实验结果表明本文所提出模型及求解方法无论在复原图像的质量上还是速度上均有一定的优势。