运动模糊图像处理和电子稳像技术是图像处理学科十分重要的两个分支。在各种恶劣的现场条件中,由于摄像装置或者被摄物体本身的各种不规则随机运动,会造成所获的图像产生质量上的退化,或者图像序列之间的不稳定变化,给后期的进一步处理和观察造成极大困难,因此需要对获得的图像进行复原和稳像的处理。因此,运动模糊图像复原和电子稳像技术在诸如电视制导、机器视觉、视频监控等等领域中都有着广泛的实际应用,对进一步的图像识别和视频分析都有着重要意义。在运动模糊图像处理中,目前的研究多是基于像平面一致和线性的模糊叠加,对于空间可变的模糊情况涉及较少,特别是对于旋转运动模糊,传统的做法是采用空间几何变换,将图像转换到极坐标域,再以一般的运动模糊处理。由于几何变换需要大量的插值运算,不但大大增加了算法处理的时间和空间复杂度,而且引入了大量的处理误差,处理效果很不理想。另一方面,在逆滤波病态性的修复方面,目前大多是采用频域的维纳滤波或者卡尔曼滤波。由于频域的处理需要两次大量的傅立叶变换运算,运算量十分可观,而空间域的约束最小二乘滤波同样存在高阶矩阵乘除运算问题,复杂度高,不适于实时性要求比较高的场合。本文在运动模糊图像复原方面的主要工作和研究成果有:1)针对旋转运动模糊的空间可变性,提出了基于模糊路径的复原处理方法。根据成像原理建立了相信的旋转运动模糊模型,对退化模型的循环矩阵特征进行了透彻的分析和数学推导,并针对循环矩阵的特性,引入了信号处理中的对角加载技术来修复恢复过程中的病态性问题。2)分析了对角加载技术在图像处理中的高频加强缺陷,并进一步提出了改进的梯度加载技术,以修复恢复过程的病态性。该方法是完全空间域的处理方法,不包含复杂的高阶矩阵乘除,复杂度低。同时针对图像处理的特点加入适当的平滑作用,对噪声有很好的抑制效果。实验的结果证明了其有效性,抗造性,鲁棒性和算法复杂度低的优点。在电子稳像中,当前的技术都是基于二维的平面图像运动模型,可以处理图像序列中不同帧之间的平移,散焦以及微量的旋转运动的稳定。目前的稳像技术存在的难点包括:首先对于旋转情况较严重的情况稳定比较困难,这一方面是由于旋转的运动估计比较困难,另一方面在补偿的过程中二维的运动模型是非线性的,求解时需要以旋转情况不严重为假设进行线性近似。另外目前的方法对于多光轴运动引起的透视变化无能为力。这是由于传统的模型是基于二维的平面运动模型,假设为投影点无穷远的情况,并不包含三维透视投影平面变化的信息,因此不能处理。本文在电子稳像方面的主要工作和研究成果有:1)从电子稳像的本质出发,针对相机成像的实际原理,根据三维透视投影变换的原则,推导并建立了一种新的运动模型。该模型从一般三维空间坐标变化出发,根据透视投影的原理,进行推导和简化,最终得到自由度为8的运动模型。该模型包含了全面的运动信息,包括图像的旋转、散焦、平移以及多光轴运动引起的透视变换等。另外它是一个完全线性的模型,求解极其方便,避免了因线性近似引起的误差。2)根据模型求解的要求,需要四个以上不相关的点坐标作为模型估计参数,因此确定采用特征点匹配的方式进行运动估计和补偿。针对旋转以及三维仿射不变性的要求,引入Sift特征点匹配作为运动估计方法。通过对Sift算法的深入分析以及电子稳像环境的特殊要求,进行了实时化的改造,使得实际应用成为可能。