本发明涉及一种基于复数域神经网络的太赫兹图像超分辨重建方法，包括以下过程：制作样本图像；测量成像系统的点扩散函数的幅度和相位；将样本图像与点扩散函数的矩阵进行卷积操作，得到模拟太赫兹成像的模糊图像；将原样本图像与模糊图像作为一个训练对，将训练对分为训练集、验证集和测试集；设计复数域神经网络；训练数据并进行测试，将模糊图像恢复成高分辨率的图像。本发明利用太赫兹成像系统相对于光学图像独有的相位信息，首次将复数域神经网络引入太赫兹图像的超分辨率重建领域，实现图像复原，相对于实数域神经网络能够取得更好的超分辨率重建效果，提高太赫兹成像系统的分辨率，提升了成像系统的性能。(56)对比文件洪汉玉著《.目标探测多谱图像复原方法与应用（第1版）》.国防工业出版社,2017,第27-28页.Jingkun Gao et al.Enhanced RadarImaging Using a Complex-ValuedConvolutional Neural Network《.IEEEGeoscience and Remote Sensing Letters》.2018,第35-39页.