機器視覺系統(tǒng)應對運動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：通過建立相鄰圖像特征坐標差與模糊尺度之間的量化關系，利用相鄰圖像間匹配點的位置關系定量計算模糊程度，并在機器視覺過程中不斷篩除模糊較大的幀。這種方法可以在適當增加一些運算量的前提下，提升系統(tǒng)的定位和建模精度。

圖像復原技術：包括逆濾波、Wiener濾波、盲去卷積等，這些方法嘗試通過估計模糊核并應用其逆變換來恢復原始圖像。

超分辨率重建：利用多幅圖像恢復高分辨率圖像，有助于克服模糊問題。

2. 基于深度學習的方法

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）：利用CNN強大的特征提取能力直接從模糊圖像中學習有效特征，有助于在圖像識別等任務中克服模糊挑戰(zhàn)。

生成對抗網(wǎng)絡（GAN）：通過對抗訓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，有助于減少運動模糊的影響（但需注意，使用大光圈時景深將減?。?。

使用大像素尺寸的相機：像素越大，可以捕獲的光子越多，從而有助于減少模糊。

4. 針對特定場景的優(yōu)化方法

頻譜分析：針對無人機路面檢測等特定場景中的小尺度運動模糊，可以通過頻譜分析的方法估計點擴散函數(shù)信息，并使用傳統(tǒng)方法對模糊圖像進行復原。

基于運動信息的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡：針對大尺度運動和復合運動模糊，可以推導三維相機運動到二維像素運動的映射關系，并設計基于運動信息的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行圖像復原。

機器視覺系統(tǒng)應對運動模糊的方法多種多樣，可以根據(jù)具體應用場景和需求選擇合適的方法。