运动模糊图像的盲复原算法是图像复原领域一个重要的研究方向。本文采用变分方法来求解单幅运动模糊图像的清晰图像和模糊核矩阵。变分能量方程包含数据项和规则项,数据项可以选择TVL1或者TVL2范数,但规则项的选取是变分法的关键。本文根据需求选取了合适的规则项,构造了基于Charbonnier项的盲复原算法和基于一阶梯度项和二阶拉普拉斯项混合的盲复原算法。选取的规则项满足了图像去模糊的要求,不仅保护图像的特征,达到保护边缘和增强边缘的目的,而且可以加快能量泛函的收敛速度,更快地得到清晰图像和点扩展函数。为了确保在求解变分能量方程时能量是下降的,将规则项进行归一化处理。同时为降低去模糊方程的求解复杂度,在求解时引入快速算法ADMM和分裂Bregman算法进行求解。实验证明本文的算法是有效的。虽然经典的TV(Total Variation)模型早已运用到图像去模糊领域中,但由于彩色图像是由多个图层耦合而成,TV模型不能直接处理彩色模糊图像。针对彩色图像的去模糊问题,本文提出了CTV(Color Total Variation)模型进行求解。CTV模型在TV模型的基础上进行了扩展,该模型不但能实现彩色图像去模糊,还能保留图像的边缘。实验结果验证了CTV模型的有效性。