面向图像处理逆问题的扩散模型研究综述

图像处理逆问题（如去噪、超分辨率、修复等）旨在从退化观测中重建原始图像，传统方法常受限于不适定性和先验建模的复杂性。扩散模型作为一种新兴的深度生成范式，通过模拟数据在噪声与信号间的双向扩散过程，为逆问题提供了强大的概率重构框架。本综述系统梳理了扩散模型在图像逆问题求解中的研究进展：首先阐释其基于随机微分方程的理论基础；继而分类讨论基于条件生成、得分匹配等技术的重建方法；最后总结其在医学成像、遥感、计算摄影等领域的应用，并探讨当前面临的稳定性、效率等挑战与未来发展方向。