在数字图像处理的各个研究领域当中,图像复原是一个很重要的部分,近些年来模糊图像还原应用于社会各个方面,例如卫星拍下很多的地表和空间的图像,人们可以通过这个图像来捕获地球上的一些资源,地球的天气情况和所受污染的情况等;在医学领域上面,大夫能够通过观察X光片来观察病人身体的局部断层图像,在工厂里,工作人员可以利用点数图像来更好的操作生产等。但由于相对运动,散焦和噪声等许多不同因素的影响,会使得获取的图像有一定程度的污染,所以模糊图像还原技术就显得尤为重要。主要针对模糊图像,分析并研究了几种常见不同模糊类型的图像还原技术,并给出了一些图像复原技术的改进方法。论文阐述了模糊图像退化的原因和退化的类型,以及MATLAB数字图像还原的基础,针对几种经典的图像还原技术,分析了它们的优缺点,其中包括:维纳滤波,逆滤波,Lucy-Richardson滤波复原技术,分别在MATLAB进行了仿真,并针对仿真结果做出对比分析;建立了图像退化模型,对模糊图像做出分类,对图像的模糊类型进行判别。用二维傅立叶变换,把图像从空间域变换到了频域;给出用二维傅傅立叶变换对图像模糊类型进行判别的方法。主要研究运动模糊类型和噪声模糊类型图像的还原方法,对运动图像的模糊参数进行估计,其中主要包括运动模糊的方向估计和运动模糊长度的估计。并且对运动模糊方向的估计方法进行了改进。针对噪声对图像的影响以及图像噪声的分类,阐述几种常用的图像去噪方法,并进一步对噪声图像进行调整,获得更好的去噪效果。针对常见模糊类型的图像给出了一种滤波结合的复原技术,从而使图像复原的效果更加理想。完成图像复原技术方法总结,并对未来模糊图像的还原技术发展前景做出了进一步展望。