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本发明提供一种基于迭代神经网络的视频去模糊方法，包括构建视频去模糊模型；获取原始视频序列，并计算原始视频序列帧间的局部和全局相似性，且进一步对比建模时域信息；根据时域信息将模糊序列在特征空间中进行去模糊操作，得到去模糊特征；将去模糊操作后的特征从特征空间中恢复为清晰的图像序列；根据清晰的图像序列及目标视频序列，计算时域损失函数，反向传播训练网络。实施本发明，通过卷积神经网络和循环神经网络的耦合作用减少模型参数，并通过计算视频中全局与局部帧之间相似性用以建模时域信息，以及进一步通过时域损失函数让模型产生更连续清晰的图像序列，从而能够解决现有技术所存在的问题。

1 .一种基于迭代神经网络的视频去模糊方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1、构建视频去模糊模型；其中，所述视频去模糊模型包括非局部时域模块、基于卷积神经网络和循环神经网络形成的迭代模块以及若干卷积层； 步骤S2、获取原始视频序列，并通过所述视频去模糊模型中的若干卷积层和非局部时域模块，计算所述原始视频序列帧间的局部相似性和全局相似性，且进一步对比所计算出的局部相似性与全局相似性，建模所述原始视频序列帧间的时域信息；步骤S3、根据建模后的原始视频序列帧间的时域信息，利用所述视频去模糊模型中的迭代模块在特征空间中对所述原始视频序列的模糊帧进行去模糊操作，得到原始视频序列去模糊操作后的特征； 步骤S4、将所得到的原始视频序列去模糊操作后的特征从特征空间中恢复为清晰的图像序列；步骤S5、根据所述清晰的图像序列及原始清晰视频序列，计算所述视频去模糊模型的时域损失函数，并反向传播训练模型；所述步骤S2具体包括：通过所述若干卷积层从所述原始视频的局部帧和全部帧中分别抽取相对应的特征，且利用所述非局部时域模块中的GRU对分别从局部帧和全部帧中抽取的相应特征进行计算

温州大学（Wenzhou University），简称“温大”，位于浙江省温州市，由温州市人民政府举办，是浙江省教育厅和温州市人民政府共建高校、“省市共建”浙江省重点建设高校，博士学位授予单位，入选教育部“卓越工程师教育培养计划”试点高校、首批国家级创新创业学院建设单位、教育部首批新工科研究与实践项目、国家级创业型人才培养温州模式创新实验区、首批全国创新创业典型经验高校、首批全国深化创新创业教育改革示范高校、国家级大学生创新创业训练计划、国家国际科技合作基地、国家知识产权试点高校、首批“浙江省国际化特色高校”建设单位、浙江省教师教育基地，教育部本科教学工作水平评估优秀学校，长三角高水平特色地方高校创新联盟发起成员，CDIO工程教育联盟成员单位。 [1] [4] [9] [36] [43] 温州大学由温州师范学院（创办于1956年）和原温州大学（创办于1984年）于2004年合并组建而成，历经“两校合并、七校融合”的沿革变迁，办学源头可追溯至1933年创建的温州师范学校。 截至2023年7月，学校有茶山和学院路2个校区，产权占地面积***亩、校舍面积105.