一种基于幅值相位与时域通道融合网络的图像去模糊方法

本发明提出了一种基于幅值相位与时域通道融合的图像去模糊方法，该网络采用U型架构，并引入自适应幅值和相位补偿策略，在通道层面动态调整不同频段的信息权重；本发明包括两个阶段和5个步骤：训练阶段：S1：训练阶段获取图像去模糊数据集并对图像进行预处理；S2：构建基于幅值相位与时域通道融合的图像去模糊模型；S3：优化损失函数；S4：训练构建基于幅值相位与时域通道融合的图像去模糊型；测试阶段：S5：测试阶段对训练模型进行性能评估。本发明通过结合时域与频域特征增强策略，在恢复图像清晰度的同时，有效减少了低分辨率和模糊的影响，从而提升了去模糊任务的整体性能。