1.一种利用少量模糊图像重建神经辐射场的方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤1、给定一组具有运动模糊的图像，利用colmap方法，得到每张图片对应的位姿和场景的稀疏点云；

步骤2、随机扰动每张模糊图像的位姿，并在曝光开始时的初始位姿步骤3、在虚拟相机位姿步骤4、使用MBSM模块将多张渲染好的虚拟清晰图像合成为模糊图像，之后与拍摄的模糊图像建立损失函数，具体步骤如下：步骤41、模拟模糊图像：根据模糊成像的原理，模糊图像表示为一组虚拟清晰图像的积分：其中

将模型离散化表示为：

其中

步骤42、对于输入的

步骤5、对深度进行模糊建模，并利用从模糊图像中生成的稀疏点云作为模型的深度约束建立损失函数，具体步骤如下：步骤51、深度的模糊建模：其中

由于原始的稀疏点云是由模糊图像得到，所以深度存在一定的偏移，使用其中网络的输入是每张虚拟清晰图像的深度特征，输出为其对应的深度模糊权重步骤52、建立深度损失函数：对于图像

其中

步骤6、最小化总重建损失

2.根据权利要求1所述的利用少量模糊图像重建神经辐射场的方法，其特征在于所述其中

3.根据权利要求1所述的利用少量模糊图像重建神经辐射场的方法，其特征在于所述总重建损失其中