运动模糊图像点扩散函数（PSF）的精确估算是模糊图像复原的关键。为了提高PSF参数估计的准确性，消除频谱图中央亮线对模糊角度估计的干扰，提出一种运用窗函数来提高PSF参数估计精度的方法。对运动模糊图像进行二维离散傅里叶变换和对数运算，计算图像的功率频谱图，对频谱图像添加窗函数Hanning，对处理后的图像进行中值滤波平滑处理和二值变换处理，再结合形态学算法和Canny算子边缘检测对频谱图进行优化，最后通过Radon变换，得到模糊方向。根据模糊方向结果，在模糊角度方向上对运动模糊图像的频谱图进行Radon变换，分析负峰值之间的距离，得到暗条纹间距，根据暗条纹间距与模糊长度之间的关系，求出模糊长度，从而完成两个点扩散函数参数的估算。结果显示，与现有算法相比，所提算法提高了参数估计的精度，复原时产生的振铃和伪影现象减少，充分利用图像信息的同时操作简便。

为了在复杂的运动模糊情况下快速提取光条中心，提出了一种新的结构光光条中心快速提取算法。通过分析线结构光运动成像模糊的原因和图像中光条截面的灰度值分布规律，设计了基于理论光条成像宽度的P-tile阈值分割算法，以解决运动模糊情况下光条成像宽度不一、亮度无规则变化引起的光条区域提取困难问题。根据光条图像的特点，通过改进的区域生长算法提高光条定位速度，根据光条截面的灰度值分布特点提取结构光光条中心。实验结果表明，在运动模糊情况下，改进的P-tile阈值分割算法具有精度高、速度快的优点，相比极值法、大津法能更好地分割出有效光条区域，在结构光工业高速测量领域具有实用价值。

在遥感卫星运动成像过程中，卫星相机的高速运动会导致遥感图像出现运动模糊。针对该问题，基于一次拍摄过程中获得的不同积分时间遥感图像序列，提出了一种新的去模糊算法。利用短积分时间图像中提取出的轮廓边缘信息来引导对相邻长积分时间图像模糊核的估计，通过分段求解的思想简化了单次模糊核求解的复杂度；然后使用卷积运算对分段模糊核进行无损重组，极大地提高了模糊核估计的准确性。实验结果表明，所提算法对模糊遥感图像去模糊后的清晰程度有显著提升。

针对图像拍摄过程中由于运动、抖动、电子干扰等产生的运动图像模糊问题, 提出一种基于深度残差生成对抗网络的运动图像去模糊算法。对图像模糊模型与盲去模糊过程进行了研究, 介绍了生成对抗网络, 改进了残差块的结构。改进的残差块包含3个卷积层, 两个ReLU激活函数, 一个Dropout层以及一个跳跃连接块, 提升了复原图像的质量。改进了PatchGAN的结构, 在只增加少量参数与网络复杂性的情况下, 将最底层感受野变为原先的两倍以上。利用GOPRO数据集和Lai数据集进行测试, 测试结果表明, 本文提出的基于深度残差生成对抗网络的去模糊算法复原图像可达到较高的客观评价指标, 可以恢复出较高质量的清晰图像。在GOPRO数据集上, 相比于其他同类方法, 本文提出的算法具有较好的复原能力, 可达到更高的峰值信噪比（28.31 dB）和较高的结构相似度（0.831 7）; 而在Lai数据集上, 可以恢复出较高质量的图像。

为解决在行为异常检测中遇到的运动模糊问题，提出一种基于DeblurGAN改进的快速去运动模糊算法。使用3个3×3的卷积替换原生成器中的7×7的卷积，并舍弃原算法上采样时使用的转置卷积，对需要上采样的特征图进行双线性插值。将原算法生成器结构中的残差单元替换成密集残差块(RRDB)，然后将得到的残差特征缩放到0~1之间的值，避免训练不稳定。在原生成器的损失函数中添加梯度图像的L1损失，增加图像的边缘信息使重建后的图像边缘更明显，克服了DeblurGAN重建图像边缘细节不够清晰的缺陷。经实验验证，并和文献[14]、文献[18]进行比较，结果显示：优化后的模型与DeblurGAN相比，峰值信噪比提高0.94，结构相似度和速度相当，并解决了重建后图像棋盘格子的问题，细节边缘更加突出，模型性能优于相关算法。

液晶显示系统中，保持型显示特性以及慢响应是造成动态图像质量低下的主要原因。为了研究液晶显示动态图像质量的影响因素，建立了液晶显示动态图像感知效果的模拟模型。模拟模型以显示器的不同响应速度、帧频、背光占空比为参数，同时针对不同类型的显示图像模拟出人眼最终感知的动态图像效果。通过视觉感知实验对模拟图像进行评价并统计分析实验结果。结果表明，背光占空比调制可有效提高动态图像质量，响应速度的快慢与动态图像质量呈正相关关系，帧频提高对动态图像质量的提升受响应速度的限制，即两者之间存在交叉影响。研究结果可为液晶显示系统动态图像质量的提升途径提供理论参考。

设计了一种在实验室环境下模拟工业现场高速线材椭圆度监测系统, 利用三相机测量的方式, 实现了线材椭圆度的非接触式测量。首先选取双侧远心镜头、准直光源、高速面阵 CCD 工业相机对线材实时图像进行采集, 并对相机进行标定与畸变矫正; 随后对三路相机采集到的实时图像依次预处理, 提出了一种自适应 Ψ 值运动模糊图像恢复方法; 最后通过霍夫变换检测到的两条直线上点分别计算出三路相机测得的线材直径, 并利用直径计算出线材椭圆度。研究结果表明, 在实验室条件下该系统的测量精度达到了实际工业生产中所需的精度, 有望在高线生产线上投入使用。

为了提高复杂动态环境下精密稳像系统的质心定位精度,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的方法,以解决载体运动引起的星斑拖尾问题。传统的高斯模型先验方法对噪声敏感,盲反卷积方法采用简化模型估计模糊核,与真实值误差较大。所提方法结合了运动流图的运动方向和GAN的优化细节,将运动流图与模拟星点作为监督信号,采用端到端的形式复原星斑图,无需先验信息与迭代计算,并且可以抑制噪声。实验结果表明,相较于R-L方法,所提方法复原星斑后峰值信噪比提升了30.5%,质心定位精度提高了33.4%。

当星敏感器在动态条件下工作时, 在成像的过程中星点会因能量的分散而出现运动模糊现象, 导致图像的信噪比降低, 星点的模糊区域很难被提取, 从而降低了星点质心的定位精度, 严重影响星敏感器的姿态测量精度。为此, 文中提出了一种基于区域滤波的模糊星图复原方法, 在有效提高图像信噪比的同时可提高星点质心的定位精度。首先, 根据星敏感器的工作特性, 建立了不同工作条件下星点质心的运动模型。然后, 根据运动模型确定星点质心的运动轨迹, 进而提取星点的模糊区域, 再利用图像处理算法对模糊区域内外的图像分别进行预处理。最后, 利用图像复原算法对模糊星图进行复原。实验结果表明: 在2(°)/s的动态条件下, 区域滤波算法能够有效提高模糊星图的信噪比, 并且复原图像中星点质心的定位误差不超过01 pixel, 可以满足星敏感器对高质心定位精度的要求。