在成像过程中，由于拍摄的目标与相机之间存在相对运动而使得到的图像存在模糊，这种模糊就叫运动模糊。运动模糊存在于工业控制、航空航天、道路监控、医学以及刑侦等领域，对运动模糊图像研究具有重要的现实意义。　　图像复原是根据模糊系统的先验知识重建原始图像。由于大部分情况下运动模糊系统是未知的，所以对运动模糊图像的盲复原内容主要包括：对运动模糊参数的识别和运动模糊图像复原。针对这两点，本文做了如下研究：　　首先，根据模糊过程建立了运动模糊图像退化模型和直线运动模糊图像的点扩散函数参数模型，得到了运动模糊点扩散函数的两个关键参数：运动模糊方向和运动模糊尺度。　　其次，分析了点扩散函数的频域特征以及运动模糊图像的频域特征，研究基于Radon变换估计运动模糊方向和基于频域极小值点估计运动模糊尺度，并分析了这两种方法分别对加速运动模糊图像和含噪声的模糊图像应用的不足。　　再次，利用运动模糊图像的时域特征对运动模糊参数进行鉴别，使用方向微分的方法估计运动模糊方向，针对该方法鉴别方向存在一定的误差，进一步提出微分图像功率谱求和以及加权平均的方法提高估计模糊方向的精度。仿真实验证明了改进后的方法鉴别精度较高，且适用于加速运动模糊图像和含噪声的图像。当鉴别出运动模糊方向后，二维PSF的识别问题就可以转化成一维PSF的识别问题，使用一维差分自相关方法鉴别运动模糊尺度，理论推导了该方法的可行性。重点研究和推证了在该方法下噪声对模糊尺度识别的影响，根据其敏感性，进一步提出了改进的措施，实验表明改进后的方法识别尺度准确，大大的提高了抗噪声的能力，且同样适用于加速运动模糊图像。　　最后，当文中方法估计出的运动模糊参数后，使用维纳滤波对运动模糊图像进行复原。对于维纳滤波复原的噪信比参数未知的情况，使用了自动估计最佳维纳滤波参数的图像复原方法对运动模糊图像进行复原。对仿真运动模糊图像和实际的运动模糊图像进行了实验验证，取得了较为满意的复原结果。