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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。
Learning Domain-Aware Task Prompt Representations for Multi-Domain All-in-One Image Restoration
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ShiftLUT: Spatial Shift Enhanced Look-Up Tables for Efficient Image Restoration
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Decoder-Free Distillation for Quantized Image Restoration
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Analyzing the Training Dynamics of Image Restoration Transformers: A Revisit to Layer Normalization
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Restoration Adaptation for Semantic Segmentation on Low Quality Images
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DPMambaIR: All-in-One Image Restoration via Degradation-Aware Prompt State Space Model
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Plug-and-play linear attention with provable guarantees for training-free image restoration
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RDDM: Practicing RAW Domain Diffusion Model for Real-world Image Restoration
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Unifying Heterogeneous Degradations: Uncertainty-Aware Diffusion Bridge Model for All-in-One Image Restoration
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SHARE: A Fully Unsupervised Framework for Single Hyperspectral Image Restoration
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NanoSD: Edge Efficient Foundation Model for Real Time Image Restoration
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From Physical Degradation Models to Task-Aware All-in-One Image Restoration
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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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参考链接
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