随着多媒体技术的发展,视频以流媒体的形式广泛存在于因特网中便于人们接收和播放。但是视频图像在形成、传输和记录过程中,容易受各种原因的影响,导致质量有所下降,主要表现为视频模糊、失真等,影响人们对视频图像的使用。论文中对视频模糊图像的复原算法进行了研究,考虑到相邻两帧图像存在相对运动造成的模糊以及单帧静止图像由于信息丢失或质量下降造成的模糊,从运动模糊图像复原和PDE图像复原两个方向对视频模糊图像进行研究。对于运动模糊图像,估计准确的PSF参数才可以确保模糊图像复原效果,错误的参数可能加剧图像的不清晰。传统方法主要采用Hough变换对模糊图像频谱图中亮条纹进行计算,利用频谱图中心亮条纹的角度和宽度估计PSF参数。本文中考虑到Hough变换存在的不足,提出对模糊图像的频谱图采用Snake方法预处理,应用Snake方法对频谱图中心条纹生成轮廓线,再结合Hough变换计算条纹轮廓的方向和宽度的方法,可以准确有效地实现对运动模糊图像PSF参数的估计,确保运动模糊图像的复原效果。另一方面,针对图像质量等因素造成的模糊,选择PDE方法进行处理。视频图像的实时性要求较高,采用PDE方法进行处理,可以满足视频模糊图像的处理需求,高效实时的对图像进行复原。论文中选择ROF模型为基础,采用恰当的差分方法对视频模糊图像进行计算,得到比较满意的复原效果。最后,论文分别利用PSF参数估计方法和PDE方法对视频模糊图像进行复原,并设计开发了原型系统,利用原型系统实现对图像的复原处理和效果对比。