Basado en las ventajas de una transformación de shearlet no subsampleada (NSST) en el procesamiento de imágenes y las características de las imágenes de teledetección, se aplicó NSST para mejorar imágenes borrosas. En el dominio de la transformación NSST, la medición de información direccional puede resaltar características texturales del borde de una imagen y reducir el ruido de la imagen. Por lo tanto, se aplicó NSST para la mejora detallada de los coeficientes de sub-banda de alta frecuencia. Basado en las características de una imagen de baja frecuencia, se utilizó el método retinex para mejorar imágenes de baja frecuencia. Luego, se realizó una transformación inversa de NSST sobre los coeficientes de baja y alta frecuencia mejorados para obtener una imagen mejorada. Los experimentos de simulación por computadora mostraron que, en comparación con una estrategia tradicional de mejora de imágenes, el método propuesto en este documento puede enriquecer los detalles de la imagen y mejorar el efecto visual de la imagen. En comparación con otros algoritmos mencionados en este documento, el brillo, el contraste, la fuerza del borde y la entropía de información de la imagen mejorada por este método se han mejorado. Además, en el experimento de imágenes ruidosas, varios índices de evaluación objetiva muestran que el método en este documento mejora la imagen con la menor información de ruido, lo que indica aún más que el método puede suprimir el ruido mientras mejora la calidad de la imagen, y tiene un cierto nivel de efectividad y practicidad.