运动模糊图像恢复与人们的日常生活息息相关,如高速违规车辆车牌辨识,犯罪当事人的运动模糊照片识别,卫星拍摄的运动云层图像恢复等。因此,运动图像去模糊技术是图像复原技术中重要课题之一。为了使恢复运动模糊图像的效果更佳,本文提出了基于Radon和微分自相关算法求解运动模糊尺度的尺度算法和基于Richardson-Lucy的改进算法。针对求解运动模糊图像的方向和尺度,提出基于Radon变换和微分自相关的改进算法。该方法首先用Radon变换和微分自相关方法估计运动模糊图像的运动方向和尺度。然后固定图像的运动模糊方向,在运动模糊尺度的一定范围内恢复图像。根据恢复图像和原始模糊图像的信噪比迭代搜索最优模糊尺度。固定图像的最优模糊尺度,在运动模糊方向的一定范围内求解最优模糊方向。实验结果表明,该算法求解的运动方向和模糊尺度比传统算法更准确。针对运动模糊图像,提出一种自适应Richardson-Lucy算法。对于含有椒盐噪音的图像,利用脉冲耦合神经网络去除噪音,然后对图像的边缘和灰度变化剧烈的区域用Butterworth滤波处理,最后迭代恢复图像。在迭代过程中该算法对图像剧烈变化的区域进行低通滤波处理,相当于对图像梯度大的区域进行平滑,抑制图像在迭代过程中产生振铃。实验表明该算法恢复图像比原始算法恢复效果要好,在抑制振铃现象方面尤为突出。