机器视觉系统处理运动模糊问题的方法主要包括以下几种：
1. 基于频域的处理方法：利用图像频率分析，将图像转换到频域进行处理。例如，通过傅里叶变换将图像从时域转换到频域，然后去除高频成分，最后再将图像转换回时域。这种方法能有效去除图像中的模糊成分。
2. 基于序列图像分析的方法：通过分析运动模糊的产生原理，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，并与帧筛除算法结合，在机器视觉过程中不断筛除模糊较大的帧来应对运动模糊。这种方法可以在适当增加运算量的前提下，提升系统的定位和建模精度。
3. 图像复原技术：包括逆滤波、Wiener滤波和盲去卷积等方法。逆滤波尝试通过估计模糊核并应用其逆变换来恢复原始图像；Wiener滤波基于最小均方误差准则优化滤波器设计；盲去卷积在未知模糊核的情况下，同时估计模糊核和清晰图像。
4. 深度学习方法：利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）和自编码器等深度学习模型，直接从模糊图像中学习有效特征或生成清晰的图像样本。这些方法在处理复杂模糊问题上具有较大的潜力。
机器视觉系统可以通过多种方法处理运动模糊问题，具体选择哪种方法取决于系统的具体需求、计算性能以及模糊程度等因素。
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