本发明提供了一种数字病理图像去模糊方法，其特征在于，包括以下步骤：构建清晰数字病理图像库和模糊数字病理图像库；训练深度神经网络，得到训练好的去模糊网络预测模型；实时输入数字病理图像，对该数字病理图像进行初步的预处理操作；利用去模糊方法对Patch图像集合进行处理，将低维空间域的模糊信息去除；将Patch图像集合送入去模糊网络预测模型中生成预测结果，即获得清晰的Patch图像集合；将清晰的Patch图像集合中各个Patch图像拼接复原至原图大小，获得去模糊后的清晰数字病理图像。本发明将传统图像去模糊处理与深度神经网络相结合，实现对数字病理图像的去模糊，提高图像的清晰度。