飞机在做低空高速飞行时，飞机与地面目标存在相对运动，在机载相机CCD的积分时间内，图像会在成像靶面上产生像移，当在CCD的曝光时间内像移量超过1/2个像元时，会使使拍摄的图像产生模糊。模糊图像会加大目标识别和提取的困难，必须对其进行恢复。本文所要解决的核心问题为:建立运动模糊退化数学模型和恢复数学模型，研究适合工程应用的图像恢复算法，针对简单的运动模糊，搭建面向FPGA的仿真框架，用硬件语言实现恢复算法，并在开发环境中进行仿真。　　 本文介绍了图像的傅里叶变换及相关性质、像移形成的原因、像移的分类、几种常见的图像质量评价方法等有关运动图像恢复的基础知识。　　 本文分析了匀速运动模糊形成的过程及原理，建立了匀速运动模糊退化数学模型和恢复数学模型。分析了几种常见的点扩散函数，给出了它们的计算表达式，以及点扩散函数离散化的处理方法。　　 本文阐述了逆滤波复原法、维纳滤波复原法、约束最小二乘方滤波复原法的原理，并进行了理论推导。在无噪声、较小噪声、较大噪声情况下对三种恢复方法做了运动模糊恢复实验，对恢复结果进行了评价分析，指出每种恢复方法的优点和不足，及其适用范围。　　 针对一维匀速直线运动模糊运动退化模型，对二维维纳滤波算法进行了改进;将二维数字图像分解为一维像素条，采用一维维纳滤波对一维匀速运动模糊图像进行恢复，在不降低恢复质量的前提下，将运算量缩短为二维维纳滤波的三分之一。　　 搭建了面向FPGA的一维维纳滤波的仿真模型。使用Verilog硬件描述语言，以XilinxVirtex5系列FPGA为目标器件，实现了图像数据的傅里叶变换和傅罩叶逆变换，对仿真结果进行了验证。并用Verilog硬件描述语言搭建了一维维纳维纳滤波器，结合傅里叶变换，对一维匀速运动模糊图像进行恢复仿真，并对恢复结果经行了恢复评价。