在图像采集过程中,感光元件与被测物体的相对运动、不合理的曝光、相机离焦等都会造成图像退化,其中由于相对运动而发生的退化叫做运动模糊。光学防抖和机械陀螺仪能有效减轻退化程度,但由于其成本和能耗过高,无法适用于实际监控环境。随着硬件性能的飞速进步,边缘计算逐渐成为日后的发展趋势,前端图像去模糊系统也具备了一定的可行性。图像去模糊就是采取一定的数学手段,根据图像的质变原理和统计特征构建数学模型,通过对模型的求解将目标图像从质变图像中恢复出来,从而达到稳像目的。然而在实际情况中,准确的模糊核通常无法得到,这也就成为了盲去模糊过程,它的未知量大于已知量,且不存在唯一解,是一种严重的病态问题,极其难以求解,因此图像去模糊算法的研究和硬件实现具有很大的意义和应用场景。本文主要针对单幅图像盲去模糊算法及其硬件实现进行研究,主要工作包括以下几个方面:(1)分析了匀速直线运动模糊图像的频域特点和细化方法,提出了一种高性能点扩散函数测量方法。模糊方向测量以二次傅里叶为基础,结合了RANSAC采样法,有效提高了模糊角度的测量精度和速度。(2)本文分析了Extreme通道在自然图像中的稀疏特性和Extreme通道的局限条件,提出了一种基于图像预处理的Extreme通道先验,它有效增加了先验的稀疏性,提高了算法的鲁棒性。为了降低算法的时耗,本文将模糊核的求解表达式转换成FFT的求解形式,避免了大规模的矩阵乘法运算。考虑到局部像素饱和问题,在图像重构时针对饱和区域进行特殊处理,有效减轻了振铃效应。(3)算法实现采用的是Intel SoC系统方案,以DE1-SOC为开发平台,在Qsys中完成片上系统的搭建。硬件系统包括液晶显示子系统、存储器驱动、FFT子系统模块等。软件系统以Linux为运行环境,Qt为软件框架,结合OpenCV图像处理库开发了一个集图像采集,显示及图像去模糊的GUI软件。本文通过MATLAB仿真实验证明本文方法的有效性,相比其他类似算法,在振铃效应的去除和模糊核估计精度上都有一定的提升。最后搭建硬件系统并在实际工程中进行测试,结果表明本文提出的去模糊系统具有较大的应用价值。