图像复原是数字图像处理的重要课题之一，也是一个难点问题，其目的是对给定图像的质量进行改善，通过图像退化过程的某些先验知识将原图像重建或恢复出来。运动模糊图像复原是图像复原中较常见也是较难的一类，广泛应用于航空、军事、道路监控、刑侦以及医学等领域，对其研究具有重大的现实意义。很多学者进行了深入的研究，取得了显著的成果，提出了多种运动模糊图像复原算法，但对于该课题的研究还存在一些问题，至今仍未得到圆满解决。运动模糊发生的原因是在获取图片的过程中摄像设备与被拍对象存在了相对运动所导致的，其复原过程是先确立图像的退化模型，并由此求出其逆过程得到复原图像。本文首先介绍了图像复原的研究背景和意义、发展现状及应用。其次，研究了图像复原的基本理论，分析了模糊图像中产生噪声的原因、分类以及特征，对模糊图像退化、尤其是对匀速直线运动模糊的退化模型进行了详细阐述，介绍了图像复原的基本原理，并对几种经典的模糊图像复原算法进行详细的分析，总结出了它们的优缺点，针对维纳滤波的K值估计问题研究了一种改进的自动估计K值方法，有效避免了K值取值范围不准确的问题，能够精确地估计出K值。再次，论述了匀速直线运动模糊与一般的运动模糊之间的关系，在总结前人工作的基础上得出了本文算法：一种改进的匀速直线运动模糊图像复原算法，并用MATLAB进行实验仿真，得到了较为理想的复原效果。最后，研究了图像复原质量的评价标准，对本文算法得到的复原结果进行主观评价及客观评价，并与普通的维纳滤波、改进的K值自动估计的维纳滤波得到的复原结果进行分析对比，结果表明，本文算法在主观和客观两方面都得到了较高的评价。总的来说，通过观察分析复原结果和实验数据得出：本文算法要优于改进的K值自动估计的维纳滤波，更优于普通的维纳滤波，可以取得较好的复原结果，是一种较有效的匀速直线运动模糊图像复原算法，但也存在一定的局限性，如不适用于实时处理要求较高的场合，需进行更深入的研究。