機(jī)器視覺系統(tǒng)應(yīng)對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊的方法主要包括以下幾種：

1. 基于圖像處理的算法

幀篩除算法：通過(guò)建立相鄰圖像特征坐標(biāo)差與模糊尺度之間的量化關(guān)系，利用相鄰圖像間匹配點(diǎn)的位置關(guān)系定量計(jì)算模糊程度，并在機(jī)器視覺過(guò)程中不斷篩除模糊較大的幀。這種方法可以在適當(dāng)增加一些運(yùn)算量的前提下，提升系統(tǒng)的定位和建模精度。

圖像復(fù)原技術(shù)：包括逆濾波、Wiener濾波、盲去卷積等，這些方法嘗試通過(guò)估計(jì)模糊核并應(yīng)用其逆變換來(lái)恢復(fù)原始圖像。

超分辨率重建：利用多幅圖像恢復(fù)高分辨率圖像，有助于克服模糊問(wèn)題。

2. 基于深度學(xué)習(xí)的方法

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：利用CNN強(qiáng)大的特征提取能力直接從模糊圖像中學(xué)習(xí)有效特征，有助于在圖像識(shí)別等任務(wù)中克服模糊挑戰(zhàn)。

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）：通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練生成清晰的圖像樣本，可以用于圖像去模糊。

3. 基于物理和光學(xué)的方法

調(diào)整鏡頭光圈：使用具有更大光圈的鏡頭可以捕獲更多的光線，有助于減少運(yùn)動(dòng)模糊的影響（但需注意，使用大光圈時(shí)景深將減?。?。

使用大像素尺寸的相機(jī)：像素越大，可以捕獲的光子越多，從而有助于減少模糊。

4. 針對(duì)特定場(chǎng)景的優(yōu)化方法

頻譜分析：針對(duì)無(wú)人機(jī)路面檢測(cè)等特定場(chǎng)景中的小尺度運(yùn)動(dòng)模糊，可以通過(guò)頻譜分析的方法估計(jì)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)信息，并使用傳統(tǒng)方法對(duì)模糊圖像進(jìn)行復(fù)原。

基于運(yùn)動(dòng)信息的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：針對(duì)大尺度運(yùn)動(dòng)和復(fù)合運(yùn)動(dòng)模糊，可以推導(dǎo)三維相機(jī)運(yùn)動(dòng)到二維像素運(yùn)動(dòng)的映射關(guān)系，并設(shè)計(jì)基于運(yùn)動(dòng)信息的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像復(fù)原。

機(jī)器視覺系統(tǒng)應(yīng)對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊的方法多種多樣，可以根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景和需求選擇合適的方法。