运动模糊图像作为关键的信息源在宇宙探索、交通监控、刑事案件取证等应用中有重要作用。而且某些发生运动模糊退化的场景具有不可重复性，因此研究如何从单幅模糊退化的图像中复原出潜在的信息具有极其重要的理论研究价值和现实意义。图像复原是一种具有内在病态性的反卷积问题，而单幅图像中不包含与时间相关的运动信息，因此从单幅模糊图像本身获取模糊参数并复原出原始清晰图像比较困难。本文研究在模糊核未知的情况下的单幅运动模糊图像的复原方法。在比较并实现几种基于线性运动的参数鉴别方法后，重点研究了基于频谱域Radon变换的运动方向鉴别方法。针对模糊图像频谱中央十字亮线、图像高宽比等因素对实际方向鉴别准确度的影响，提出一种基于改进的分块Radon变换的方向鉴别方法。该方法中，采用子区域条纹密度来确定频谱分块的数目并按照频谱子块的选择原则选择候选子块，引入图像高宽比因子对原条纹倾斜角度与运动方向间关系进行修正。实验结果表明，该方法能有效地获取实拍运动模糊图像的运动方向角且算法的稳定性较高。获取模糊参数并对原图像预处理后，选择lucy-Richard算法对图像进行处理，最后主要采用基于边缘的图像质量评价指标给出相关的图像质量评价。此外，还对基于梯度域的图像复原方法中的关键技术要点做了简要介绍，通过实验探究参数设置对复原结果的影响。实验结果表明，该算法能很好地复原真实图像的细节。