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数字图像复原方法的研究的综述报告
本文旨在综述数字图像复原方法的研究，从传统的图像复原方法到新兴的深度学习方法，总结各种方法的优缺点和适用场景。
1.传统的数字图像复原方法
传统的数字图像复原方法包括频域方法和空域方法。
频域方法通常利用傅里叶变换或小波变换对图像进行处理，其中，傅里叶变换被广泛应用于图像去噪、图像平滑、图像锐化等方面。小波变换不仅具有傅里叶变换的优点，还可以更好地保持图像的局部特征，被广泛应用于图像复原、去除运动模糊等领域。
空域方法通常通过滤波器、去卷积等算法对图像进行处理，其中，基于自相关函数的自适应滤波器在图像复原、去噪方面具有良好的性能和普适性。其优点在于，自适应滤波器能够根据图像内容自适应选择滤波器参数，从而更准确地恢复图像。
2.基于深度学习的数字图像复原方法
近年来，基于深度学习的数字图像复原方法广泛受到研究者的关注。其中，深度卷积神经网络（CNN）是最常用的方法之一。深度CNN主要利用图像数据集进行训练，然后利用已训练好的模型进行图像复原。
深度CNN的优点在于其具有非常强的自适应性，能够根据图像内容自动地选择最适合的复原方式。此外，深度CNN具有高度的鲁棒性和泛化能力，可以更好地处理各种类型的图像。
然而，深度CNN的缺点在于其需要大量的数据进行训练，如何选择适当的数据集，保证网络的收敛效果，成为了使用深度学习进行图像复原的研究者们面临的另一个难题。
3.其他数字图像复原方法
前两种方法都有自己的优点和缺陷，但它们都不能完全解决所有图像复原问题。因此，研究人员不断尝试新的方法来处理数字图像复原问题。
例如，一些基于稀疏表示的方法，使用样本字典来对图像进行稀疏表示。在这种方法中，图像被表示为稀疏线性组合的字典中的基向量，然后通过优化目标函数来提取最适合的基向量。
另外，还有一些新的方法，如基于对抗生成网络（GAN）的方法，能够通过训练生成器和判别器来实现更好的图像复原。在这种方法中，生成器用于生成修复图像，而判别器则用于评估修复后的图像是否与原始图像相似，通过不断地训练，生成器可以逐渐生成更高质量的修复图像。
4.结论
数字图像复原是一个极具挑战性的问题。传统的数字图像复原方法和基于深度学习的数字图像复原方法都有各自的优点和局限性。虽然基于深度学习的方法在近年来逐渐流行，但是由于其需要大量的数据来进行训练，因此在处理小数据集的情况下会存在问题。
因此，在数字图像复原领域中，不同方法之间需要共同协作，相互补充，共同推动这个领域的发展，更好地为人们提供更清晰的图像。