图像获取时视觉场景与成像平面在曝光时间内存在相对运动,因而所获取的图像会存在一定程度的运动模糊。运动模糊导致获取图像质量降低,严重影响了人们对外界的探寻、对信息的获取以及科学研究的发展。传统运动去模糊研究大多采用简化的均匀运动模型,因而重构精度有限。本文通过卷积模糊核实现了对非均匀运动模糊图像的恢复,综合考虑了多幅连续运动图像之间的关联运动信息,使得在一些非均匀运动模糊不可避免的情况下获取清晰图像变得简单容易。首先,本文提出了一种基于矢量场拟合的非均匀运动去模糊的预处理方法。该方法在两幅相邻的运动图片上选择匹配的特征点位置,通过SIFT特征点的匹配得到有限的运动矢量,将运动矢量通过双线性插值映射到二维网格,再通过加权最小二乘法将网格数据拟合成一个二维矢量场。实验证明与传统光流法相比,该矢量场对非均匀运动估计更为准确,从而有效提升后续任务性能。其次,本文将模糊图像的恢复过程分为三个步骤,根据生成的非均匀的运动矢量场对图像模糊核进行估计,然后通过伪逆运算得到去模糊核,并对模糊图像进行反卷积去模糊。整体过程需要结合这三个步骤,通过对实验参数进行优化得到准确的模糊核和清晰的图像。