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图像复原（image restoration）即利用退化过程的先验知识，去恢复已被退化图像的本来面目。图像复原技术主要是针对成像过程中的“退化”而提出来的，而成像过程中的“退化”现象主要指成像系统受到各种因素的影响，诸如成像系统的散焦、设备与物体间存在相对运动或者是器材的固有缺陷等，导致图像的质量不能够达到理想要求。
ClearAIR: A Human-Visual-Perception-Inspired All-in-One Image Restoration
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Sim2Real SAR Image Restoration: Metadata-Driven Models for Joint Despeckling and Sidelobes Reduction
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Beyond Degradation Redundancy: Contrastive Prompt Learning for All-in-One Image Restoration
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MP-HSIR: A Multi-Prompt Framework for Universal Hyperspectral Image Restoration
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DSwinIR: Rethinking Window-based Attention for Image Restoration
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Degradation-Aware All-in-One Image Restoration via Latent Prior Encoding
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CharDiff-LP: A Diffusion Model with Character-Level Guidance for License Plate Image Restoration
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Fine-grained Image Quality Assessment for Perceptual Image Restoration
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ClusIR: Towards Cluster-Guided All-in-One Image Restoration
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A Generative Data Framework with Authentic Supervision for Underwater Image Restoration and Enhancement
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IRPO: Boosting Image Restoration via Post-training GRPO
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Beyond the Ground Truth: Enhanced Supervision for Image Restoration
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Efficient Image Restoration via Latent Consistency Flow Matching
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Unified Diffusion Transformer for High-fidelity Text-Aware Image Restoration
Arxiv
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Unleashing Degradation-Carrying Features in Symmetric U-Net: Simpler and Stronger Baselines for All-in-One Image Restoration
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