本发明提供了一种基于多尺度特征和注意力机制的图像复原方法,该方法包括:步骤Step1:获取样本数据集,所述样本数据集包括真实图像和模糊样本图像;步骤Step2:将样本数据集输入图像复原模型,所述图像复原模型将模糊样本图像进行去模糊处理,生成潜在的清晰图像,并计算所述潜在的清晰图像和真实图像之间的EM距离,以对抗方式训练所述图像复原模型;步骤Step3:将待复原的图像数据分组输入训练好的图像复原模型进行图像复原,得到复原后的图像数据,相应地,提出一种图像复原装置,本发明设计了一种带有不同扩张因子的小卷积模块,在增大感野的同时,还能提取不同尺度的特征信息。