本文探讨了卷积神经网络（CNN）在JPEG压缩图像去噪中的应用，提出了新型网络架构和训练方法，显著提升了图像重构质量和去噪性能。研究表明，特定质量因子的训练网络在多种质量范围内表现优异，有效降低了压缩伪影，增强了图像识别能力。

本文提出了多种图像恢复方法，包括非凸加权 Lp 核范数极小化、非局部递归网络和基于预训练扩散模型的框架。这些方法在图像去噪和压缩伪影降低方面表现优越，实验结果显示其在质量和速度上优于现有技术。

本文综述了多项JPEG压缩相关的深度学习研究，涵盖多模态融合降低压缩伪影、压缩域分类框架、DCT域图像藏密算法、特征蒸馏防御对抗攻击、DMCNN双域降噪、单模型广质量伪影去除网络、CAT-Net篡改检测、量化矩阵参数化模型及紧凑卷积网络伪影衰减方法，各项研究均取得优于现有技术的效果。