图像在形成、传输和记录过程中，由于受多种因素的影响，其质量会有所下降。引起图像退化的因素有很多，如大气湍流效应、传感器的非线性、光学系统的像差、成像设备与物体之间的相对运动等。图像恢复是指去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降(退化)，它是图像处理中重要而又富有挑战性的研究内容。本文讨论被摄物与相机之间的相对运动造成的运动模糊图像的恢复问题，目的是精确鉴别出运动模糊方向和尺度，用估计出的点扩展函数对模糊图像进行恢复以便得到趋向于原始图像的恢复图像。 本文提出的方法是由运动模糊图像本身估计系统的点扩散函数。在摄取图像的短暂曝光时间内，造成图像模糊的运动可近似作为匀速直线运动处理。而匀速直线运动模糊是动态情况下的一种典型模糊，因为变速的、非直线的运动在某些条件下可以看成是匀速的、直线运动的合成结果。将原始图像视为各向同性的一阶马尔科夫过程，利用双线形插值和构造出的3×3方向微分乘子，采用“先粗后细”的方法，粗略确定运动模糊方向范围后，再高精度鉴别其具体数值。再将模糊图像旋转到水平轴，则二维问题简化为一维问题。利用模糊图像的模糊度内的像素点之间的相关性估计模糊尺度。有了运动模糊方向和尺度这两个参数后就得到了点扩散函数，然后可用滤波的方法恢复出原始图像。 本文所提出的运动模糊方向的鉴别方法计算量小，精度高，所用的运动模糊尺度鉴别方法，不仅适用于匀速运动模糊尺度鉴别，也适用于振动、加速运动等变速直线运动的模糊尺度鉴别，而且具有高精度及很强的抗噪声干扰能力。上述算法较传统算法有所改进，图像恢复效果较为理想。进一步的研究将探索它们更好的改进算法，使其更加快速和高效。