1. 研究目的与意义
从历史上来看，数字图像处理研究有很大部分是在图像恢复方面进行的，历史上有很多图像恢复的技术：逆滤波，维纳滤波器、功率谱均衡滤波器、线性代数恢复、非线性代数恢复（著名EM算法）等。
图像复原是图像处理中的重要内容，它的主要目的就是改善图像质量，研究如从所得的变质图像中复原出真实图像，或者说是研究如何从获得的信息中反演出有关真实目标的信息。造成图像退化或者说使图像模糊的原因很多，如果是因为在摄像时相机和被摄景物之间有相对运动而造成的图像模糊则称为运动模糊。所得到图像中的景物往往会模糊不清，我们称之为运动模糊图像。运动模糊图像在日常生活中普遍存在，给人们的实际生活带来了很多不便。近年来，在数字图像处理领域，关于运动模糊图像的复原处理成为了国内外研究的热点问题之一，也出现了一些行之有效的算法和方法。但是这些算法和方法在不同的情况下，有不同的复原效果。因为这些算法都是其作者在假定的前提条件下提出的，而实际上的模糊图像，并不一定能满足这些算法前提，或者只满足其部分前提。作为一个实用图像复原系统，就得提供多种复原算法，使用户可以根据情况来选择最适当的算法以得到最好的复原效果。
运动模糊在现实社会中普遍存在，比如在航天领域中，高速飞行的航天器拍摄目标物体获取的图像都带有运动模糊，这阻碍了人类探索太空；在飞机遥感和卫星遥感技术中，侦查飞机或卫星获取的大量空中摄影照片是模糊的，这不利于提取有用情报；在交通安全中，交通路口装的电子眼在抓拍高速行驶的汽车时，拍摄的违章车辆图像是模糊的，这严重影响交通部门安全监督和执法。另外，在实际生活中，无论是千式百样的专业摄像机，还是各种各样的数码照相机，以及具有强大功能拍照的手机，如果目标物体在拍摄期间存在运动，所得的照片也带有运动模糊，这些都大大降低了图像的质量，不符合人们的期待。
2. 研究内容与预期目标
1. 研究内容： 了解运动模糊图像复原技术的国内外发展状况与研究状况，掌握运动模糊图像复原的基本特征与运用原理。图像复原技术就是将图像退化的过程模型化，并据此采取相反的过程以求得原始图像。图像复原一般分为两步：1、通过系统辨识方法，估计退化参数；2、根据图像退化的逆过程，采取相应的算法来复原出原始图像（由于图像中往往伴随着噪声，所以也要研究去除图像噪声）。我们选取四种图像复原算法，即逆滤波法、维纳滤波法、约束最小二乘滤波复原法、RL滤波复原，了解这四种方法，分别学习各种算法的原理，并对各种算法分别做仿真实验，给出实验结果。最后比较每个算法的优缺点。
2. 预期目标：1、去除图像的噪声（主要是椒盐噪声和高斯白噪声）；
2、用逆滤波法实现无噪声图像的复原；
3. 研究方法与步骤
由于图像退化的原因不一，复原的方法有很多种。本课题将采用四种算法来实现运动模糊图像的复原。即：逆滤波法、维纳滤波法、约束最小二乘滤波复原法、RL滤波复原法。
逆滤波法：逆滤波是最早使用的非约束滤波法，被认为是模糊图像复原的一种标准技术，它的核心思想是利用退化函数除退化图象的傅里叶变换来计算原始图象的傅里叶变换估计。
维纳滤波法：维纳滤波也称最小均方差滤波，是综合了退化函数和噪声统计特征进行模糊图像复原的方法。该方法建立在图像和噪声都是随机变量的基础上，目标是使得原始图像和复原图像之间的均方差最小。
4. 参考文献
[1] 涂丹, 甘亚莉, 徐宗琦. 一种快速的QR码图像去模糊方法[J]. 计算机工程与科学, 2007, 29(3):43-45.
[2] 刘扬阳, 金伟其, 苏秉华. 数字图像去模糊处理算法的对比研究[J]. 北京理工大学学报, 2004, 24(10):905-909.
[3] 赵博, 张文生, 丁欢. 基于Richardson-Lucy的图像去模糊新算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(34):1-4.
5. 工作计划
（1）2022.2.20-2022.2.28查阅资料，填写开题报告，完成外文资料的翻译。
（2）2022.3.1-2022.3.8熟悉matlab环境及图像处理工具箱。
（3）2022.3.9-2022.4.30研究设计算法，实现运动模糊图像复原。
