摘要：退化圖像復(fù)原是圖像計(jì)算領(lǐng)域中的一個重要的難題。近年來以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能(AI)技術(shù)取得了快速的發(fā)展,越來越多的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決退化圖像復(fù)原的研究工作出現(xiàn)。首先介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行退化圖像還原的主要技術(shù)并對圖像復(fù)原的問題進(jìn)行分類;然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決退化圖像復(fù)原問題中細(xì)分的多個主要問題,并對每個問題的當(dāng)前研究現(xiàn)狀與多種基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的解決方法的優(yōu)勢與局限性進(jìn)行歸納分析,并給出與傳統(tǒng)方法的對比。最后介紹了基于對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的極限退化圖像復(fù)原的新方法,并對未來前景進(jìn)行展望。