本发明提供一种基于卷积神经网络和模糊图像特征的去噪方法及终端机，涉及图像处理技术领域，选取预设数量的图像进行裁切，形成图像块，作为干净图像数据集；将干净图像块与合成高斯白噪声相加，得到含噪图像数据集；构造基于模糊图像特征的模糊特征去噪网络BFCNN；利用Adam优化器对模糊特征去噪网络BFCNN进行训练，形成图像去噪网络，并保存训练完成的图像去噪网络；将含噪图像数据集中待去噪的图像输入到训练完成的图像去噪网络中，得到去噪后的图像。通过设置模糊图像作为去噪过程的中间状态，形成了对去噪过程的一个约束，能减少去噪过程中的信息浪费和信息丢失，从而保证了去噪图像的准确性。