In diesem Artikel zeigen wir, dass der Erfolg früherer auf Maximum-a-Posteriori (MAP)-Ansätze basierender Methoden zur Unschärfekorrektur teilweise darauf zurückzuführen ist, dass ihre jeweiligen Zwischenschritte implizit oder explizit eine künstliche Bildrepräsentation erzeugen, die markante Bildstrukturen enthält. Wir stellen eine verallgemeinerte und mathematisch fundierte L₀-sparse Darstellung sowie eine neue effektive Methode für die Bewegungsunschärfekorrektur vor. Unser System benötigt während der Optimierung keine zusätzlichen Filter und zeigt eine schnelle Energieabnahme, sodass bereits wenige Iterationen zur Konvergenz ausreichen. Zudem bietet es einen einheitlichen Rahmen sowohl für gleichförmige als auch für nicht gleichförmige Bewegungsunschärfekorrektur. Wir validieren unsere Methode umfassend und vergleichen sie mit anderen Ansätzen hinsichtlich Konvergenzgeschwindigkeit, Laufzeit und Qualität der Ergebnisse.