本发明涉及一种基于变分模糊核估计的运动图像去模糊方法，首先通过变分推断算法，拟合模糊核的隐式物理结构分布，将其表示为潜在变量，例如方向、范围，能够得到非参数化的模糊核特征。其次，采用模糊生成模型，以数据驱动的方式近似模糊核的预期统计分布。在模糊生成阶段采用双头解码器结构。本发明的模糊核估计方法克服了现有非均匀运动模糊估计方法的局限性，能够生成大量极其精确的运动模糊核，通过训练该模型，不仅能够实现对真实的运动模糊图像去模糊，而且够生成大量清晰‑模糊数据对，从而有效地丰富和扩充现有的基准数据集。综合实验证明，本发明方法比现有的基于端到端深度学习的方法具有更好去模糊效果。