图像去模糊是计算机视觉，空天检测，影像医学等很多领域中的一个基本问题。在数字图像处理领域，尤其是针对运动模糊图像，实现准确估计退化函数、还原潜在清晰图像、减少去模糊过程中的振铃效应一直是国内外研究者追求的目标。本文主要是在总结研究了以往点扩散函数获取以及去运动图像模糊知识的基础上，对相关算法进行改进。文章首先分析了造成运动模糊图像的成因，对点扩散函数的估计获取展开研究，并对基于频谱分析的点扩散函数获取进行改进，融入倒频谱分析使其估计的点扩散函数更精确。其次，对基于硬件测量的点扩散函数获取算法进行研究，探索基于惯性测量元件的点扩散函数获取方法，该方法主要依赖惯性测量元件，在拍照的过程中，传感器会记录曝光时的加速度和角速度等数据，依据这些数据得到点扩散函数，实验证明基于测量的点扩散函数比估计算法更精确，但易受硬件条件影响。在点扩散函数估计之后，对反卷积去运动模糊主要算法Wiener filtering和Richardson-Lucy算法（RL）进行了讨论，对RL反卷积算法进行改进，改进后的算法能够避免RL反卷积迭代次数不定需要人为试探的缺点，节省了人力，针对维纳滤波和RL反卷积易出现振铃效应的问题进行了探索，对循环边界法进行了部分改进，对振铃效应有一定的抑制效果。然后对贾佳亚博士关于自然梯度分布规律拟合函数进行改进，尝试以三段拟合函数替代两段函数拟合，提高了拟合精度，对由点扩散函数估计不准导致的振铃有抑制效果