本文提出了一种改进的深度图像先验(DIP)模型，通过多帧处理和马尔可夫方法，解决天文摄影中训练数据不足的问题，显著降低噪声并提高结果稳定性。

本文探讨了深度学习在医学图像处理中的应用，提出了多种提高低剂量图像质量和对比度的方法，如条件自回归视觉模型和无监督密度神经表示。这些技术有效降低了噪声和伪影，提升了图像重建的鲁棒性和准确性。