本研究提出了一种名为UniCoRN的统一图像恢复方法，能够同时处理多种图像退化类型。通过利用低级视觉线索，设计了可调控的多头扩散模型，显著提升了多个数据集上的恢复性能，有效应对现实中的图像退化问题。

本研究提出了一种新颖的变分模型，利用Bregman迭代和算子分裂方法，解决大气湍流引起的图像退化问题，算法简单高效，适用于多种场景。

本文比较了人类视觉系统与深度神经网络（DNN）在图像退化中的表现，发现人类对图像处理的耐受性更强，且两者的分类误差模式在信号减弱时逐渐分离。此外，探讨了卷积神经网络在生物视觉理解中的应用及其在记忆增强型模型中的潜力，提出了新的训练方法以应对行为遗忘现象，并研究了神经网络与人类认知的对齐因素。

本研究提出了一种新的归因算法IDG，解决神经网络模型的饱和问题，评估结果显示其在质量和量化上优于多种现有方法。此外，结合Integrated Gradients和PatternAttribution的PGIG方法在图像退化实验中表现最佳。研究还介绍了广义整合梯度和几何引导的积分梯度法，提升了模型的解释性。