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作为数字图像处理领域目前研究的热门问题之一，图像复原技术日益受到关注。从国内外的研究现状出发，分析和比较了目前常见的图像复原技术的优势与不足。针对这些优势和不足，对基于视频的运动模糊对象复原技术进行了讨论与研究，并构建了序列图像复原方案，对复原方案进行了实现及验证。首先介绍了基于视频序列图像运动模糊复原所采用的复原模型，通过使用视频影像帧之间的空域及时域相关信息，构建有效的用于复原的点扩散函数，同时通过模糊序列图像信息相互补充的方法来加强复原效果。然后描述了序列图像运动模糊对象复原系统的具体步骤，提出了用于序列图像复原的具体算法，构建了序列图像运动模糊复原系统的各功能模块结构。复原过程中采用对视频数据进行视频分帧来减少复原计算量及降低平台开发的复杂度；利用卡尔曼滤波对运动模糊目标进行检测跟踪及提取，使用运动目标区域来指导运动模糊复原处理来降低系统的数据处理量，获取较高的复原效果，提高复原的效率；同时还通过对复原结果使用图像增强处理来减少模糊图像复原过程中容易产生的振铃效应。在基于视频的运动模糊图像复原平台上对设计的复原案例进行了测试。通过对照其他图像复原算法及计算图像评价参数，对复原实验结果进行了分析，实验分析结果表明使用基于视频的运动模糊对象复原能够较好地复原运动模糊图像，获得了良好的运动模糊复原效果。