前言

随着互联网与多媒体技术的不断发展，电子图像设备已经逐渐成为人们沟通和交流的重要工具。同时，随着信息时代的到来，电子图像设备已经在航天探索、大气监测、灾难救援、侦察监视、疾病诊断和娱乐办公等方面得到了广泛应用。然而，在图像拍摄过程中，电子图像设备成像容易受多方面因素的干扰。例如，物体运动、相机晃动、噪声干扰、光照不足、传输通道受损等都会影响采集的图像质量并可能导致出现图像退化现象。低质量图像不仅会给用户带来较差的视觉体验，对于一些对细节要求较高的场景，如医学诊断、安全监控等，还可能造成严重的后果。因此，将低质量图像复原为高质量图像具有十分重要的意义。目前，图像复原技术的研究已经成为多个领域的热点。

图像复原是指通过图像处理技术对受损图像进行修复，以提高图像质量和增强可视化效果。作为计算机图像处理领域的重要研究方向之一，图像复原技术涵盖多方面内容，包括受损图像复原的图像去噪、低分辨率图像复原的图像超分辨率、有水印图像复原的图像去水印和去模糊等。

图像复原技术在过去几十年中取得了显著的研究进展。早期的图像复原技术采用基于数学模型和信号处理技术的方法，主要通过对图像进行滤波来提高图像质量。随着统计学和机器学习的发展，图像复原技术逐渐引入了统计学和概率模型，对受损图像进行建模和参数估计。随后，利用先验知识使图像变得更平滑，从而更有效地恢复高质量图像的细节信息。近年来，深度学习技术在图像复原领域取得了巨大的突破与发展。该技术具有强大的学习和记忆能力，能够提取更有效的特征，并通过端到端的方式建立图像复原模型，从而实现图像复原。深度学习技术在图像复原中具有显著的优势，如自适应学习能力和更丰富的特征表示。因此，深入研究深度学习与图像复原技术具有重要的理论价值和实际应用价值。

本书主要介绍深度学习与图像复原技术，共8章。第1章为基于传统机器学习的图像复原方法，从图像去噪、图像超分辨率、图像去水印三个方面详细介绍了早期的图像复原方法及其原理。第2章为基于卷积神经网络的图像复原方法基础，介绍了卷积神经网络的基本概念和原理。同时，通过相关领域的代表性工作详细介绍了基于卷积神经网络的图像去噪方法、图像超分辨率方法、图像去水印方法。第3章为基于双路径卷积神经网络的图像去噪方法，介绍了在该方法的实现中使用的相关技术，如空洞卷积技术、残差学习技术等，并详细介绍了面向图像去噪的双路径卷积神经网络的网络结构、损失函数，以及重归一化技术、空洞卷积技术和残差学习技术的结合利用；同时，对实验结果进行了分析。第4章为基于注意力引导去噪卷积神经网络的图像去噪方法，介绍了稀疏机制和特征增强机制，以及注意力机制和重构机制，并根据实验结果分析了该方法的性能。第5章为基于级联卷积神经网络的图像超分辨率方法，介绍了基于级联结构的深度卷积神经网络、基于模块深度卷积神经网络的图像超分辨率，并通过实验结果展示了级联卷积神经网络在图像超分辨率方面的效果。第6章为基于异构组卷积神经网络的图像超分辨率方法，介绍了面向图像超分辨率的异构组卷积神经网络，并通过实验结果分析了异构组卷积神经网络在图像超分辨率方面的应用效果。第7章为基于自监督学习的图像去水印方法，介绍了自监督学习相关技术，以及面向图像去水印的自监督学习方法，对基于自监督学习的图像去水印方法进行了分析和性能比较，并对实验结果进行了分析。第8章为总结与展望，对深度学习与图像复原技术进行了总结，探讨了其发展趋势与方向。

限于著者水平，书中难免存在疏漏与不足之处，敬请读者批评指正。

著者

2024年9月