1.一种基于对抗性域自适应的无监督MRI图像复原方法，是将待复原的MRI图像输入网络模型中完成图像复原，其特征在于所述网络模型依次按照如下步骤建立：步骤1：制作训练集

取M张CAP数据集图像作为清晰图像，每张图像记为Clear_Image1，Clear_Image2，...，Clear_Image M；取M张AMRG心脏MRI图谱的图像，每张图像记为Preprocess_Image 1，Preprocess_Image2，...，Preprocess_ImageM；

步骤1.2：将图像Preprocess_Image1，Preprocess_Image2，...，Preprocess_ImageM分别加入角度θ为5，长度l为3的运动模糊，记为Blur_Image1，Blur_Image2，...，Blur_ImageM；

步骤1.3：将图像Blur_Image1，Blur_Image2，...，Blur_ImageM分别加入sigma值为25的高斯噪声，记为退化图像Lowquality_Image1，Lowquality_Image2，...，Lowquality_ImageM；

步骤1.4：选取M张清晰图像和M张退化图像并按顺序对应为清晰图像和退化图像对，记为 作为训练集；

步骤2：训练网络

步骤2.1：将训练集 输进网络；

步骤2.2：约定清晰图像是来自干净域Clear_domain的干净样本 退化图像是来自于退化域Degraded_domain的退化样本步骤2.3：将干净样本 送入一个清晰图像编码器EClear提取出一个干净图的内容表示rClear；将退化样本 送入一个退化图像编码器EDegraded，提取出一个退化图的内容表示rDegraded，再将退化图的内容表示rDegraded送入一个退化特征编码器 提取出一个退化图的退化特征表示

步骤2.4：将退化样本 及所提取出的干净图的内容表示rClear同时送入一个干净图像生成器GClear，生成干净样本 将干净样本 退化图的内容表示rDegraded以及退化图的退化特征表示 同时送入一个退化图像生成器GDegraded，生成退化样本

步骤2.5将干净样本 送入一个清晰图像编码器EClear提取出一个干净图的内容表示rClear'，再将退化样本 同时送入一个退化图像编码器EDegraded和一个退化特征编码器 分别提取出一个退化图的内容表示rDegraded'以及一个退化图的退化特征表示 然后将退化样本 及所提取出的干净图的内容表示rClear'一起送入一个干净图像生成器GClear，重构清晰图像 同时，将干净样本退化图像的内容表示rDegraded'以及退化图像的退化特征表示 一起送入一个退化图像生成器GDegraded，重构退化图像步骤3：求取损失函数值并确定网络模型步骤3.1：为干净域Clear_domain和退化域Degraded_domain添加跨周期一致性损失LCC，vgg的模型损失Lvgg，添加清晰图像 和退化图像 生成的对抗损失LD以及背景一致性损失LBC和LSC，加入拉普拉斯边缘算子对生成图像进行约束，并加入自重构损失LRec及添加KL Loss，所述约束通过KL散度实现；

步骤3.2：计算总损失函数值Loss；若迭代次数达到规定的次数，则网络停止训练，保存最后一次迭代后得到的训练模型为网络模型；否则再一次进入步骤2，循环重复训练。