受呼吸运动的影响，肺部肿瘤非门控PET/CT图像会出现模糊，定量分析时会影响肿瘤诊断的准确性和放射治疗的精确性。本文结合高频正弦振动模型和反卷积技术提出了一种恢复PET图像运动模糊的方法。这是一种图像后处理的方法，通过识别运动的角度和幅度，得到点扩散函数，然后使用反卷积方法进行去模糊校正。和使用门控PET补偿呼吸运动的方法相比，该方法既不需要额外的跟踪设备也不需要大量的计算资源，效能-代价比比较高。我们首先使用雷当变换从运动模糊图像的伪倒谱中识别模糊运动方向，然后将运动模糊图像的模糊方向旋转到垂直模糊方向，利用双谱识别模糊幅度，最后使用识别出的运动参数，通过Richardson-Lucy迭代算法对运动模糊图像进行恢复，并采用香农熵、肿瘤体积和平均SUV估算误差等方法对恢复效果进行评价。为了提高恢复效果，模糊图像在恢复前进行了预分割和滤波降噪处理。经过模拟图像、体模图像和临床图像的检验，发现该方法能有效识别运动的角度和幅度，通过校正后PET图像估算出的肿瘤体积和肿瘤内平均标准摄取值（SUV）更接近真实值。该结果表明本文的研究方法能有效恢复呼吸运动造成的PET图像模糊，有助于肿瘤的诊断。