基于小波变换和深度神经网络监督学习的事件驱动图像去模糊方法及系统

本发明公开一种基于小波变换和深度神经网络监督学习的事件驱动图像去模糊方法，旨在从模糊图像及其对应的事件流中恢复任意时刻的清晰图像。该方法通过采用编码‑解码结构的卷积神经网络提取和融合模糊图像与事件流的特征，并利用小波变换的深度神经网络从中恢复指定时刻的清晰图像。此外，引入局部事件表示，以精细调整图像的边缘纹理，从而显著提升图像的清晰度和质量。此方法在图像恢复技术领域具有重要的创新意义和实用价值，为解决模糊图像恢复提供了新的解决方案。