在计算机视觉的研究中,图像去模糊是一个广受关注但难度较大的问题。一幅模糊图像的形成,原因是多种多样的:相机抖动、物体运动、相机失焦等等,这也使得去糊工作因为需要考虑多方面因素而显得复杂。图像去模糊根据模糊过程中的模糊核是否已知,主要分为非盲去模糊和盲去模糊两种类型。而本文主要研究的盲去模糊则是去模糊工作中已知信息较少,难度也较高的一类工作。在盲去模糊的过程当中,模糊核与清晰图像的先验工作是相当重要的约束手段,以优化最后所求的清晰图像。基于如下观测事实:1、清晰图像相较于模糊图像来说,其暗通道要更加稀疏;2、清晰图像在频域的频率显著高于模糊图像。本文在现有的去模糊方法基础上,将稀疏编码与暗通道理论分别运用到清晰图像先验中,分别构成了两个对真实图像有效的先验约束,将其与有效模糊核约束方法结合,进行图像去模糊工作。其主要研究成果如下:1.提出两种分别种将稀疏编码、暗通道理论与清晰图像先验相结合的图像去模糊算法,并取得让人惊喜的结果。2.在保证去模糊效果的前提下,本文算法迭代收敛的速度相较于对比算法也有一定程度的提升。3.两项工作从稀疏编码到暗通道理论运用,完成自身工作的进步。