图像去模糊技术是当今图像处理研究领域中不可或缺的技术环节。通过近几年来业内学者孜孜以求的努力,图像复原技术呈井喷式地发展。当然,这其中许多学术成果的实用性还有待提高。因此,数字图像复原领域中的图像去模糊技术的研究意义不仅仅停留在理论价值上,更体现在现实场景的应用当中。为解决运动模糊图像复原问题,本文对单幅全局运动图像去模糊算法中的模糊核的估计技术、图像反卷积算法以及自然图像中的先验知识进行了深入研究,提出了基于图像中奇异值的去模糊算法与基于有理数多项式先验模型的图像盲去模糊算法。实验结果表明本文中提出的算法的有效性。在客观评价标准上,本文中提出的算法具有良好的参数性。在主观评价上,本文中提出的算法具有良好的视觉效果,明显地抑制振铃效应,且节约计算成本。论文的主要工作包括以下几方面：(1)简单介绍图像复原技术的目的和意义,对前人提出的退化模型进行学习与研究,着重对各类图像复原算法进行研究比较。通过具体实验结果,进行主客观比较分析,总结优缺点。对于由相对运动产生的模糊图像的去模糊复原技术进行探究与总结,并陈述本文主要研究工作。(2)从模糊核的估计和反卷积两方面入手,研究与改进单幅图像全局运动去模糊技术,由边缘估计方法结合快速反卷积算法得到清晰图像。考虑到图像中含有奇异值会对复原结果产生不良的影响,本文提出基于图像中奇异值的去模糊算法,来减少复原结果中的振铃效应。(3)研究图像的先验知识,考虑到以往论文中出现用高斯或者混合高斯函数拟合自然场景图像梯度分布带来的问题,提出利用有理数多项式函数代替高斯或者混合高斯函数,使得自然场景图像梯度分布的拟合优度提高,边界条件的约束性提高,从而使得模糊核的估计更佳精确,有效的抑制了振铃效应,提高了图像恢复质量。(4)总结本文的主要研究工作,并对以后可深入研究的方向提出设想。