单幅模糊图像的复原是数字多媒体领域中的一个备受关注且重要的研究课题。在日常生活与工作中,运动模糊现象较为普遍地存在于图像中,然而人们对于高品质图像的需求更是日益增加,因此,对于单幅运动模糊图像恢复技术的研究具备一定的价值和意义。本文主要是对单幅运动模糊图像进行恢复处理,针对运动模糊核待求解问题的单幅运动模糊图像复原的关键技术进行研究。研究内容主要包含下述两个部分:在运动模糊图像复原过程中,为了进一步提升以先验知识为基础通过交替更新方式估计模糊核算法的效率,提出基于灰度共生矩阵提取丰富边缘区域的运动模糊复原算法。首先,分析图像包含的边缘信息量和灰度共生矩阵相关系数之间的关系,在此基础上,提出了一项表征边缘信息量的指标;其次,对亮度通道使用双线性差值法提取模糊图像的高频层信息;然后,以滑窗的方式计算每个滑窗区域的丰富边缘指数,以此选取出边缘信息量最为丰富的区域;最后,使用提取到的丰富边缘区域替代整幅运动模糊图像以像素强度和梯度为先验的L0正则化方法进行模糊核的估计,使用复原算法完成模糊图像复原。实验结果表明,本方法可以在保证复原质量的同时,并能有效地控制计算量,完成对实际模糊图像的复原,提高了恢复效率。对于运动模糊图像恢复过程中,因图像边界处像素缺失所产生的振铃现象,提出了基于正弦函数积分的掩模过滤振铃消除算法。首先,将待复原的运动模糊图像根据模糊核的大小进行边缘延展;然后,通过正弦积分方式和交叉正弦积分方式拟合出单方向过渡边区和双方向过渡角区,完成掩模函数构建;进而,利用掩模函数将延拓图像过滤更新;最后,对过滤图像使用复原算法恢复并提取出原始图像的部分作为复原结果。实验结果表明,利用本方法来处理图像复原中产生的振铃效应,能够在相对完整保存整幅图像信息的前提下,也将算法复杂度控制在一定范围内,对图像中振铃现象去除效果比其他算法更佳。