机器视觉系统应对运动模糊的方法主要包括以下几种：
1. 基于图像处理的算法
帧筛除算法：通过建立相邻图像特征坐标差与模糊尺度之间的量化关系，利用相邻图像间匹配点的位置关系定量计算模糊程度，并在机器视觉过程中不断筛除模糊较大的帧。这种方法可以在适当增加一些运算量的前提下，提升系统的定位和建模精度。
图像复原技术：包括逆滤波、Wiener滤波、盲去卷积等，这些方法尝试通过估计模糊核并应用其逆变换来恢复原始图像。
超分辨率重建：利用多幅图像恢复高分辨率图像，有助于克服模糊问题。
2. 基于深度学习的方法
卷积神经网络（CNN）：利用CNN强大的特征提取能力直接从模糊图像中学习有效特征，有助于在图像识别等任务中克服模糊挑战。
生成对抗网络（GAN）：通过对抗训练生成清晰的图像样本，可以用于图像去模糊。
3. 基于物理和光学的方法
调整镜头光圈：使用具有更大光圈的镜头可以捕获更多的光线，有助于减少运动模糊的影响（但需注意，使用大光圈时景深将减小）。
使用大像素尺寸的相机：像素越大，可以捕获的光子越多，从而有助于减少模糊。
4. 针对特定场景的优化方法
频谱分析：针对无人机路面检测等特定场景中的小尺度运动模糊，可以通过频谱分析的方法估计点扩散函数信息，并使用传统方法对模糊图像进行复原。
基于运动信息的卷积神经网络：针对大尺度运动和复合运动模糊，可以推导三维相机运动到二维像素运动的映射关系，并设计基于运动信息的卷积神经网络进行图像复原。
机器视觉系统应对运动模糊的方法多种多样，可以根据具体应用场景和需求选择合适的方法。
