新芽专题介绍（17）：一体化图像复原

Last updated on Sep 25, 2025

一、专题介绍

1.1 研究背景

在实际场景中，图像常常同时受到多种退化的影响，如噪声、模糊、压缩伪影、低照度及混合天气等。传统方法多针对单一退化构建专用模型，需要提前获取退化类型或精确的先验信息，其泛化能力在真实复杂环境下受到显著限制。一体化图像复原（All-in-One Image Restoration, AiOIR）旨在以统一框架同时处理多退化，提升泛化与鲁棒性，便于实际部署。因此，一体化图像复原已成为被高度关注的研究热点方向。

1.2 研究意义

  1. 统一建模以提升算法泛化能力：一体化建模通过在统一框架下同时学习多类退化的统计规律，实现跨任务的特征共享与协同优化。这不仅提升模型对未知或混合退化的鲁棒性与泛化性，还能有效降低对精确退化先验的依赖。

  2. 统一建模带来的效率与可部署性：以单模型覆盖多退化可显著降低训练/推理/维护成本，避免多专用模型共存的工程负担，同时在场景切换与退化不确定性下保持稳健。

  3. 支撑下游视觉任务与多模态应用：图像复原的目标不仅是获得视觉上更清晰的结果，更重要的是为检测、识别、重建等后续视觉任务提供可靠输入。

因此，这一研究主题不仅意义重大，而且是深度学习、底层视觉领域的一个典型研究案例，非常适合作为本科生进入科研领域的启蒙训练。

▲一个典型的一体化图像复原场景： 多种退化通过一个统一模型处理。

1.3 当前主要挑战

实现一体化图像复原仍然面临多重挑战：

  1. 挑战一：模型难以区分多类退化

    • 真实世界图像的退化往往呈现叠加与耦合特征，如噪声与模糊同时存在、雨滴与压缩伪影共现。在缺乏精确退化标签或先验的情况下，模型需要从高维图像分布中自动识别并分解不同退化的特征，但目前的表示学习能力仍然有限。

    • 退化模式之间的相互干扰会导致特征空间混淆，进而削弱模型在复杂、多源退化场景下的判别力与恢复精度。

  2. 挑战二：模型生成能力不足

    • 一体化图像复原不仅要求准确去除退化，还需重建纹理与语义细节，以保证视觉一致性和结构完整性。现有方法在高频纹理、细微结构和语义一致性方面往往存在欠缺，导致复原结果出现过平滑、细节缺失或伪影。

    • 这反映出当前模型在生成逼真高质量图像方面的潜在瓶颈，也限制了其在医学影像、遥感等高精度场景的应用价值。

  3. 挑战三：过拟合已见退化，缺乏泛化能力

    • 模型往往在特定的训练退化上表现良好，却在面对未知或混合退化时出现明显性能下降。即当前主流的AiOIR模型只能做到"Multi"-in-One，而非"All"-in-One。

    • 同时主流训练数据集的退化类型与真实世界的复杂性存在显著分布差异。这种对训练分布的过拟合不仅削弱了模型的开放集鲁棒性，也阻碍了在多样化实际环境（如极端天气、不同成像设备）中的大规模部署。

综上，一体化图像复原仍在探索突破阶段，这是一个很好的学习窗口：既能接触实际需求，又能跟随前沿研究。

二、学习资料与参考文献

为了引导新芽学子逐步进入研究，本专题结构分为以下三部分：

2.1 基础教材与学习材料

在开始探险之前，你需要掌握一些基础的“内功心法”，这些是后续一切学习的基石。以下是你可以使用的一些书籍/教程：

此外，你也可以使用一些入门工具：

Tips：

  • 务必摆脱所有基础都打好后，再进行下一阶段学习的心态，在干中学，遇到不明白的再回溯补基础。
  • 善用开源代码与公开数据集，在真实项目中迭代学习。

2.2 入门文献（图像复原经典方法）

学生第一阶段的阅读训练，可帮助理解图像复原/图像增强等底层视觉这一通用方向。

  • Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration (CVPR 2022).

  • Zero-DCE: Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement (CVPR 2020).

  • NAFNet: Simple Baselines for Image Restoration (ECCV 2022).

  • MPRNet: Multi-Stage Progressive Image Restoration (CVPR 2021).

  • UIEB:An Underwater Image Enhancement Benchmark Dataset and Beyond (TIP 2019)

  • LED: Lighting Every Darkness in Two Pairs: A Calibration-Free Pipeline for RAW Denoising (ICCV 2023)

  • DnCNN: Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising (TIP 2017).

  • MIRNet: Learning Enriched Features for Real Image Restoration and Enhancement (ECCV 2020).

  • SwinIR: Image Restoration Using Swin Transformer (ICCVW 2021).

  • SRCNN: Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks (TPAMI 2016).

  • EDSR: Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution (CVPR 2017).

  • RCAN: Image Super-Resolution Using Very Deep Channel Attention Networks (ECCV 2018).

  • DeepDeblur: Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring (CVPR 2017).

  • Dark Channel Prior: Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior (TPAMI 2011).

2.3 一体化图像复原领域相关文献

结合本专题的研究背景，逐渐引导学生进入一体化图像复原。

一体化图像复原的研究方向主要有：网络架构设计；学习策略设计。

网络架构设计

  1. AirNet：All-In-One Image Restoration for Unknown Corruption（CVPR 2022）

  2. TransWeather： Transformer-based restoration of images degraded by adverse weather conditions,（CVPR 2022）

  3. PromptIR：Prompting for All-in-One Blind Image Restoration（NeurIPS 2023）

  4. RAM: Restore Anything with Masks: Leveraging Mask Image Modeling for Blind All-in-One Image Restoration (ECCV 2024)

  5. DA-CLIP：Controlling Vision-Language Models for Universal Image Restoration（ICLR 2024）

  6. InsturctIR：High-quality image restoration following human instructions（ECCV 2024）

  7. ConStyle v2: A Strong Prompter for All-in-One Image Restoration (arXiv 2024)

  8. MoCE-IR: Complexity Experts are Task-Discriminative Learners for Any Image Restoration (CVPR 2025)

  9. Perceive-IR：Learning to Perceive Degradation Better for All-in-One Image Restoration（TIP 2025）

  10. RAM++: Robust Representation Learning via Adaptive Mask for All-in-One Image Restoration（arXiv 2025）

学习策略设计

  1. GRIDS： Grouped Multiple-Degradation Restoration with Image Degradation Similarity（ECCV 2024）

  2. Art：Harmony in Diversity: Improving all-in-one image restoration via multi-task collaboration(ACM.MM 2024)

  3. DCPT：Universal Image Restoration Pre-training via Degradation Classification（ICLR 2025）

三、结语与期望

“新芽计划”旨在唤醒青年学子对未知世界的探索热情，并为他们的成长提供厚实而丰沃的土壤。一体化图像复原正处于技术与需求交汇的前沿，不仅是国家战略急需突破的关键课题，更是检验科研创新与综合实践能力的重要舞台。

通过这一专题，我们希望同学们能够深入理解最新的人工智能理念与方法，在实践中培养独立思考、动手创造和系统化解决复杂问题的能力。

我们期待在最终的成果展示中，看到你们以独到的视角和创造性的思维，呈现闪耀智慧的研究报告。