En este documento de investigación, presentamos una novedosa técnica teórica, denominada algoritmo doble de Tseng con términos inerciales, para encontrar una solución común a dos problemas de inclusión monótona. El desarrollo del algoritmo doble de Tseng de esta manera no solo expande de manera exhaustiva el conocimiento teórico en este campo, sino que también proporciona ventajas en términos de parámetros de tamaño de paso, que son beneficiosos para aplicaciones de ajuste e impactan positivamente en los resultados numéricos. Esta nueva técnica puede aplicarse de manera efectiva para resolver el problema de desenfoque de imagen y ofrece ventajas numéricas en comparación con algunos resultados relacionados previamente. Al utilizar ciertas propiedades de un operador monótono de Lipschitz y un operador maximalmente monótono, junto con la identidad asociada con la convexidad de la norma cuadrática en el marco de espacios de Hilbert, y al imponer algunas restricciones en las condiciones de control escalar, podemos lograr la convergencia débil a un punto cero común de la suma de dos operadores monótonos. Para demostrar los beneficios y ventajas de este algoritmo recién propuesto, realizamos experimentos numéricos para medir la mejora en la relación señal-ruido (ISNR) y el índice de similitud estructural (SSIM). Los resultados de ambos experimentos numéricos (ISNR y SSIM) demuestran que nuestro nuevo algoritmo es más eficiente y tiene una ventaja significativa sobre los algoritmos relevantes anteriores.