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目的为了有效地去除多种图像模糊,提高图像质量,提出基于深度强化学习的图像去模糊方法。方法选用GoPro与DIV2K这2个数据集进行实验,以峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)为客观评价指标。通过卷积神经网络获得模糊图像的高维特征,利用深度强化学习结合多种CNN去模糊工具建立去模糊框架,将峰值信噪比(PSNR)作为训练奖励评价函数,来选择最优修复策略,逐步对模糊图像进行修复。结果通过训练与测试,与现有的主流算法相比,文中方法有着更好的主观视觉效果,且PSNR值与SSIM值都有更好的表现。结论