运动模糊图像的复原问题是图像恢复技术当中最重要的课题之一。运动模糊在日常生活当中极其常见，比如日常生活当中拍摄移动状态的物体、交通摄像头拍摄运动状态中的目标车辆以及飞行器拍摄的目标画面等等都会或多或少存在着运动模糊的问题。运动模糊图像的恢复技术可以应用到众多的领域，比如交通安全、医药卫生安全、刑事案件照片取证、航空航天以及军事等领域。由于人类从外界获取的信息有很大部分是来源于图像，所以针对解决图像的运动模糊的研究也会越来越多。解决运动模糊的第一步就是估算出运动模糊图像的模糊参数值，而且模糊图像恢复质量的好坏高度依赖于运动模糊参数值的精确度。本文重点研究了运动模糊图像的复原问题，根据运动模糊图像形成的原因和特点，建立了运动模糊图像的退化模型，并提出了一种恢复运动模糊图像的新方法。首先进行运动模糊角度的检测估计：对运动模糊图像进行二次傅里叶变换，然后把所得到的频谱图进行位平面切片分离算法，将分离出来的位平面进行Radon变换估算出运动模糊图像的运动模糊角度值；然后进行运动模糊长度的检测估计：将运动模糊图像的频谱图进行旋转平移，使频谱图中的明暗条纹方向成水平方向，然后对频谱图中的暗条纹间距进行检测估算，最后得出运动模糊图像的运动模糊长度。求出了运动模糊角度和运动模糊长度后，运动模糊图像的点扩展函数（PSF）就能确定了，最后使用维纳滤波、逆滤波等方法进行图像恢复。实验表明本文算法估算出的运动模糊参数值精确度高，复原效果好。