数字图像复原技术进展与挑战：经典与现代方法综述

本文主要探讨了数字图像复原技术的综合概述，由南京航空航天大学能源与动力学院的沈峘、李舜酩、毛建国和辛江慧共同撰写。数字图像复原是一项关键的图像处理应用技术，旨在通过恢复退化图像到原始状态，其目标在诸如医学成像、遥感科学、光学工程等领域具有重要意义。近年来，尽管图像复原技术已经取得了显著进展，但仍存在诸多改进的空间。 文章首先概述了复原技术的数学背景，强调了其理论基础的重要性。复原技术问题的描述揭示了该领域依赖于信号处理和数学建模，如滤波、统计学、优化算法等，这些都是实现图像质量提升的基础。 接着，作者按照复原技术的发展脉络，将方法分为经典图像复原方法和现代图像复原方法两大类。经典方法包括基于物理模型的方法，如模糊辨识，它依赖于对图像退化原因的理解；而现代方法则涵盖了更先进的技术，如神经网络、正则化、小波分析和支持向量机等。这些方法反映了复原技术的历史演变和不断创新的趋势，同时也反映了技术面临的挑战，比如噪声抑制、复杂场景下的复原效果、计算效率等。 文章着重介绍了这些技术的特点和应用场景，比如神经网络用于学习图像特征，正则化用于防止过度拟合，小波分析在多尺度分析中的作用，以及支持向量机在非线性复原中的表现。每种方法都有其优势和局限性，需要根据具体的应用需求选择合适的复原策略。 最后，作者针对未来的研究方向提出了7个值得关注的问题。这些问题包括但不限于：如何进一步提高复原性能，尤其是在面对高噪声和复杂退化模式时；如何结合深度学习和其他人工智能技术来提升复原效果；如何设计更加高效的算法以应对实时复原需求；以及如何将复原技术应用于更多交叉学科领域，如计算机视觉和机器学习。 本文是一篇全面而深入的数字图像复原技术综述，旨在帮助研究人员了解当前的技术进展，识别研究热点，并为未来的改进提供参考。通过阅读这篇文章，读者可以对数字图像复原技术有一个系统的认识，并启发他们在相关研究中探索新的可能性。