图像去噪、图像复原、图像超分辨率重建,它们之间有什么联

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图像去噪、图像复原、图像超分辨率重建，这三大领域看似独立，实则紧密相连。从深度学习的视角审视，它们之间并无实质性的区别。所有这些问题都能够通过一个统一的深度学习模型进行描述和解决，这在RED30、Evolutionary-Autoencoders等模型的研究中得到了验证。

上述任务，包括摄像噪点去除、运动模糊修正、有损压缩修复、水印移除和低分辨率图像增强，实质上都是基于原始高质量图像的破坏过程。我们的目标是利用卷积神经网络，对这种破坏进行抽象，并逆向修复图像。

这一领域被统称为“图像修复（Image Restoration, IR）”。RED，即“残差卷积编码器-解码器网络”，是2016年NIPS会议上提出的一种实现深度学习模型的创新方法。它通过7个卷积编码器提取不同层次的特征信息，再将其输入到解码器中进行反卷积操作。同时，输入残差信息，最终叠加到原始图片上，完成修复过程。

从信息缺失的角度分析，这些任务的难度可以依次排序为：anti-jpeg/deblocking < super-resolution < denoising < deblurring < inpainting。从评价指标递减的角度也反映了任务难度的递增，但实际难度划分并非绝对。

对于初学者而言，选择一个感兴趣的领域入门至关重要。开始时，选择一个相对简单的任务作为目标，有助于逐步积累经验和技能，避免一开始就挑战过于复杂的问题。从特异化的角度来看，针对不同问题采用专门的方法，可以更高效地解决问题，但这也意味着需要对每个领域进行深入研究。

传统的观点认为，这些任务需要构造不同的算法和算子来处理，但深度学习的统一框架为解决这些问题提供了一种更为简洁和高效的方法。然而，这种统一框架虽然强大，但也存在笨重的缺点。相比之下，特化且轻量级的方法虽然研究起来可能更加耗时，但其在特定问题上的效果可能更优。