在刑事取证、司法鉴定、情报收集、交通监控等领域中,图像中包含的关键信息至关重要,但是在图像获取过程中存在多种因素会造成图像的模糊,使得信息的提取变得困难,甚至会影响相关工作的进一步开展。由于模糊图像复原技术本身挑战性较大,而且实际模糊图像的降质原因又较为复杂,因此目前大多数模糊图像的盲复原方法仅具有一定的理论价值,并未形成解决实际问题的有效途径,实用性有待进一步提高。实际模糊图像的盲复原研究有着广泛的应用前景,是目前图像处理领域的研究热点和难点之一。本文围绕单幅数字模糊图像中感兴趣信息的盲复原问题,采用理论分析、算法设计和实验验证相结合的方法,对数字图像盲复原的理论和技术进行了深入研究。论文的主要研究内容及创新点如下:离焦模糊图像的盲复原方法研究。针对成像设备对焦不准引起的离焦模糊图像,本文提出了一种基于阶跃边缘扩散特性的盲复原算法。该算法首先采用Canny边缘检测算子和霍夫变换法检测出图像中的直线边缘;然后提出一种基于阶跃边缘扩散统计特性和改进的Grubbs异常值检验准则的方法,用于定位其中的阶跃或近似阶跃边缘;在此基础上,提出一种自适应选取最佳区域的方法,用于计算线扩散函数;利用推导出的线扩散函数和离焦模糊参数之间的关系,计算出离焦模糊参数,从而得到点扩散函数;最后利用非盲图像复原方法完成离焦图像的复原。实验结果表明:该算法能够较准确地估计出离焦模糊参数;该算法同时适用于单一景深和不同景深的离焦模糊图像;对实际的离焦模糊图像,该算法能够较好地复原出其中的感兴趣信息,具有较高的实用价值。相机抖动模糊图像的盲复原方法研究。针对曝光过程中相机抖动导致的模糊图像,本文提出了一种改进的基于变分贝叶斯的盲复原算法。该算法利用自然图像梯度和点扩散函数等的先验统计特性,通过变分贝叶斯方法估计出点扩散函数,然后利用非盲图像复原方法进行图像恢复。为提高复原算法的执行效率同时保证估计精度,提出一种基于游程长度统计的边缘丰富区域自动选取方法,利用边缘丰富区域代替全图来估计点扩散函数;另外为降低复原图像中振铃效应对图像质量的影响,提出一种基于分区域检测和模糊加权均值滤波器的去振铃效应方法。实验结果表明:对实际的相机抖动模糊图像,本文算法能够较大程度地去除图像中的相机抖动模糊;在提高算法的执行效率的同时,能够保证点扩散函数的估计精度;另外在较好地保持图像的边缘和细节信息的同时,能够降低振铃效应对图像复原质量的影响。局部运动模糊图像的盲复原方法研究。针对静态背景前目标运动导致的局部运动模糊图像,本文提出了一种基于图像alpha通道的盲复原算法。该算法首先运用数字图像抠图技术计算出模糊图像的alpha通道;然后提出一种基于alpha运动模糊约束的多尺度估计方法,得到模糊的长度和方向;在此基础上,提出一种基于点扩散函数和alpha通道值之间关系的估计方法,用于计算点扩散函数;最后采用非盲图像复原方法复原图像,并提出一种图像合成方法,将复原后的前景区域和清晰的背景区域进行合成,得到最终的复原结果。实验结果表明:该算法能够较精确地估计出模糊的长度和方向;在目标处于匀速和非匀速直线运动的情况下,都能够较准确地估计出点扩散函数,从而能够有效地恢复出图像中的感兴趣信息;能够将复原后的前景区域和清晰的背景区域进行较好地合成,提高了图像复原的质量。重影模糊图像的盲复原方法研究。针对图像中出现重影现象的模糊图像,本文提出了一种基于快门编码模型的盲复原算法。受重影模糊图像自身特征和相机成像原理的启发,本文提出了一种快门编码模型,首次尝试利用该模型模拟重影模糊图像的降质原理,并在该模型的基础上设计了一种重影模糊图像的复原算法。实验结果表明:快门编码模型能够较为有效地模拟重影模糊的本质,对复原重影模糊图像具有一定的合理性;对实际拍摄的重影模糊图像,本文算法能够有效地复原出其中的感兴趣信息,具有较高的实用性。