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图像复原技术中的关键问题研究的中期报告 我们将图像复原技术中的关键问题分为三个方面进行研究：模型设计、算法优化和评估方法。以下是我们在研究中期所做的工作及其发现。 模型设计方面： 1. 针对基于学习的复原模型，我们研究了不同的神经网络模型，包括CNN、GAN等，发现GAN在处理复杂场景下的重建效果显著优于传统的CNN。 2. 考虑到CNN、GAN等神经网络模型对于大量数据的依赖性，我们开展了基于小数据集的图像复原研究。通过反向映射图像的低维特征来生成高质量的图像。 算法优化方面： 1. 针对基于学习的复原模型，我们开发了一种新的计算流程，旨在解决梯度消失的问题，该方法通过隐藏层参数的调整，改进了训练过程中的梯度传递，并提高了模型的性能。 2. 对于复原模型中存在的超参数选择问题，我们研究了一种使用网络架构搜索的方法，该方法可以从海量的图像数据中自动选择最优的超参数。 评估方法方面： 1. 我们对基于学习的复原算法进行了性能测试，并与传统的插值算法进行了比较。结果表明，学习算法比插值算法在图像质量和细节保留方面都有显著的提升。 2. 我们研究了与复原模型表现相关的图像评估标准，包括PSNR、SSIM和LPIPS等，发现LPIPS可以更准确地评估算法复原结果的与人类感知相关的质量。 综上，我们开展了针对图像复原技术中的关键问题的研究，取得了一定的进展。我们将继续深入研究，探索更加有效的解决方案和更精准的评估方法。