Debido a la limitación de los sensores de eventos, la resolución espacial de los datos de eventos es relativamente baja en comparación con la resolución espacial de la cámara convencional basada en fotogramas. Sin embargo, los eventos de baja resolución registrados por las cámaras de eventos son ricos en información temporal que es útil para el desenfoque de imágenes, mientras que las imágenes de intensidad capturadas por cámaras de fotogramas tienen alta resolución y tienen el potencial de mejorar la calidad de los eventos. Considerando la complementariedad entre eventos e imágenes de intensidad, en este artículo se propone un modelo alternativo para desenfocar imágenes de alta resolución con la ayuda de eventos de baja resolución. Este modelo está compuesto por dos componentes: un DeblurNet y un EventSRNet. Primero utiliza el DeblurNet para obtener una imagen nítida preliminar ayudada por eventos de baja resolución. Luego, mejora la calidad de los eventos con EventSRNet extrayendo la información de estructura en la imagen nítida generada. Finalmente, los eventos mejorados se envían de vuelta al DeblurNet para obtener una imagen de intensidad de mayor calidad. Las extensas evaluaciones en el conjunto de datos sintéticos GoPro y en el conjunto de datos RGB-DAVIS reales han demostrado la efectividad del método propuesto.