卷积神经网络（CNN）是实时图像恢复中的核心技术之一。深度学习框架内的CNN经典模型具有强大的特征提取能力，常用于图片去噪、超分辨率和去模糊任务中。
CNN模型因其深层结构能够提取复杂的图片特征，适应多变的任务需求。例如，VGG网络、ResNet网络等都已被广泛应用于图像恢复领域，并衍生出多种改进模型。而在实时图像恢复场景中，性能与速度之间的权衡特别重要，因此许多针对性的轻量化模型被提出，如SqueezeNet、MobileNet等，它们通过缩减网络参数与计算量，达到实时处理的目的。
二、基于深度图像先验（DeepImagePrior）的算法
DeepImagePrior算法展示了深度网络能够在无需大量训练数据的情况下，从图像本身提取有效的先验信息，并用于图像恢复。
DeepImagePrior利用了CNN网络结构本身作为一种先验，它能够捕捉到图像的局部统计特性。该算法采用一个随机初始化的CNN网络直接对损坏的图像进行处理，通过迭代更新网络参数来重建图像内容。其核心思想在于卷积层能够自然地捕捉到图像的层级结构，从而实现有效的图像恢复。DeepImagePrior不需要预训练数据，这使它在处理与训练数据分布不一样的任务时表现出较好的泛化能力。
三、基于生成对抗网络（GAN）的算法
生成对抗网络（GAN）通过引入对抗式训练机制，能够生成高质量、细节丰富的图像恢复结果。
GAN由生成器和判别器组成，生成器致力于产生真实感图像，而判别器则尝试区分生成的图像和真实图像。这种对抗过程迫使生成器不断改进输出质量。在图像恢复领域，如SRGAN、ESRGAN等算法利用了GAN的框架，生成器学习从损坏图像重建清晰图像，判别器则评估恢复的图像与真实图像的差异。GAN在提高恢复图像质量方面效果显著，尤其是在添加图像细节和纹理方面。
四、专门化图像恢复算法
Restormer作为一种专门处理图像恢复任务的算法，显示了在实时图像恢复领域的卓越性能。
Restormer采用Transformer架构，其设计重点在于捕获图像的长距离依赖关系，并在计算量和性能之间取得平衡。Restormer的多尺度特征融合和轻量级自注意力机制，让它在去模糊、去噪等领域都展现出优异的性能，尤其适合处理大尺度图像恢复任务。同时，Restormer也在减少参数量与计算资源消耗方面做出了努力，以便能够适应实时处理需求。
五、轻量级网络算法
面对移动或嵌入式设备的实时图像恢复应用，轻量级网络算法如MobileNet、ShuffleNet等提供了节省资源的同时确保效率的解决方案。
2.哪些图像恢复算法在实时应用中表现出色？在实时图像恢复中，一种表现出色的算法是基于稀疏表示的图像恢复算法。该算法利用图像中的稀疏特性，将图像分解为稀疏基和稀疏系数，并使用优化算法来估计稀疏系数，从而恢复出清晰图像。此外，非局部均值（NLM）算法是另一种常用的实时图像恢复算法，它通过利用图像中相似区域的信息来减少噪声和模糊。这些算法在实时图像恢复领域具有出色的性能和效果。
3.如何选择适合实时图像恢复的最优算法？在选择适合实时图像恢复的最优算法时，需要考虑以下几个因素。首先，要根据实际需求和应用场景确定恢复图像的质量要求和实时性要求。其次，要考虑算法的复杂度和性能，包括计算效率和内存占用等。最后，根据实际可用的数据量和资源情况，选择适合的算法。可以通过实验和比较不同算法在目标数据集上的性能来评估和选择最优算法。