- 블러(흔들림에 의해 뚜렷하지 않은) 영상을 알고리즘을 통하여 보정하는 기술
- 1 단계 : 선명한 영상(이미지)의 통계적 특징을 통해 원본의 이미지를 예측
- 2 단계 : 예측한 이미지와 블러가 있는 영상을 비교하여 커널(어떤 식으로 흔들렸는가)을 추정
- 3 단계 : 추측한 커널을 이용하여 선명한 영상을 복원

(1)선명한 영상의 에지 정보를 예측해 내는 선명한 영상 예측 단계와
(2)예측된 선명한 영상과 블러가 있는 영상을 비교하여 블러 커널을 추정해 내는 블러 커널 추정 단계
(3)추정된 블러 커널을 이용하여 선명한 영상을 복원해 내는 영상 복원 단계
1~3의 영상 복원 단계의 결과는 다시 선명한 영상 예측 단계의 입력으로 사용되며, 이 세단계를 블러 커널이 더 이상 개선되지 않을 때까지 반복하여 수행

모션의 크기(흔들림)과 큰 블러를 효과적으로 추정하기 위하여 다운샘플링(Downsampling/화질 열화)된 영상으로부터 결과를 은 후, 이를 다시 큰 영상에 적용하여 결과를 얻는 다중 스케일 처리 방법을 이용.

블러 영상의 발생
- 일반적으로 어두운 환경에서 사진 촬영 시 부족한 광량을 채우기 위해 노출 시간이 길어지게 되고, 사용자의 손떨림이 영상에 블러를 일으키게 된다. 이와 같이 카메라나 물체의 움직임 때문에 생기는 블러를 모션 블러라고 한다.
- 이러한 현상은 야외에 설치된 CCTV에서 더욱 증폭되는데, 바람 또는 진동과 같은 외적 요인으로 인해 모션 블러가 추가로 발생되고, CCTV에 촬영된 물체가 움직임에 따라 부분적으로 모션 블러가 발생하기 때문이다.