機(jī)器視覺系統(tǒng)處理運(yùn)動(dòng)模糊問題的方法主要包括以下幾種：

1. 基于頻域的處理方法：利用圖像頻率分析，將圖像轉(zhuǎn)換到頻域進(jìn)行處理。例如，通過傅里葉變換將圖像從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域，然后去除高頻成分，最后再將圖像轉(zhuǎn)換回時(shí)域。這種方法能有效去除圖像中的模糊成分。

2. 基于序列圖像分析的方法：通過分析運(yùn)動(dòng)模糊的產(chǎn)生原理，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，并與幀篩除算法結(jié)合，在機(jī)器視覺過程中不斷篩除模糊較大的幀來應(yīng)對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊。這種方法可以在適當(dāng)增加運(yùn)算量的前提下，提升系統(tǒng)的定位和建模精度。

3. 圖像復(fù)原技術(shù)：包括逆濾波、Wiener濾波和盲去卷積等方法。逆濾波嘗試通過估計(jì)模糊核并應(yīng)用其逆變換來恢復(fù)原始圖像；Wiener濾波基于最小均方誤差準(zhǔn)則優(yōu)化濾波器設(shè)計(jì)；盲去卷積在未知模糊核的情況下，同時(shí)估計(jì)模糊核和清晰圖像。

4. 深度學(xué)習(xí)方法：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和自編碼器等深度學(xué)習(xí)模型，直接從模糊圖像中學(xué)習(xí)有效特征或生成清晰的圖像樣本。這些方法在處理復(fù)雜模糊問題上具有較大的潛力。

機(jī)器視覺系統(tǒng)可以通過多種方法處理運(yùn)動(dòng)模糊問題，具體選擇哪種方法取決于系統(tǒng)的具體需求、計(jì)算性能以及模糊程度等因素。