本文主要研究运动失真以及噪声干扰的图像的复原算法,并做了大量的数值仿真实验。首先从运动模糊的形成机理出发,建立起运动模糊的数学模型,得到模糊系统PSF的频域形式,再从模糊图像的一些特征来预估PSF的参数。本文在倒频谱的定义基础上做出一些改动,则其倒频谱的零值(或接近零值)在空间频率平面内的位置使我们可以确定点扩展函数的位置参数。一旦PSF确定出来,就可以采用多种方法来进行图像的恢复。根据分析,退化函数在整个图像上是不变的,而灰度变化快的边缘区域(具有平滑的幅度频谱)对于估计退化函数的参数有更重要的作用,这样,为了使估计值更接近真实值,对于一幅特定的运动模糊图像,可以选取几个关键区域来进行参数估计,取平均值,实验得出,这样估计出的点扩展函数更加精确,能有效的减少由操作失误或噪声干扰带来的误差。