本发明公开一种基于有监督对比学习的多阶段渐进式混合失真图像复原方法，构建的网络模型由三个阶段组成，利用编码‑解码器体系结构学习上下文特征，并将相邻的两个阶段进行组合，实现早期阶段和晚期阶段之间的信息交换。每个阶段引入逐像素自适应设计，在特征处理块之间增加水平连接，避免信息丢失；此外，采用双池化通道注意块来推断更精细的通道注意，提高网络的表示能力，然后为模型设置正类和负类，构造适当的对比学习损失函数，从而在特征空间中进一步修正输出，能够同时去除图像中的噪声并恢复原本模糊的细节。