本研究提出了新的图像编码框架Prompt-ICM，解决了压缩策略调整和特征适应性问题，支持高效智能任务。通过深度卷积神经网络实现超分辨率重建和伪影去除，表现优异。设计的基于提示学习的恢复网络在盲目压缩图像增强挑战中获得第一名。新的视频超分辨率模型有效恢复高分辨率内容，并在超分辨压缩视频方面表现出色。

本研究将显示器视为散射介质，通过建模散射效应并改进图像合成流程，设计了两分支恢复网络。其中，散射分支利用自注意力全局建模估计散射参数，图像分支利用CNN局部表示恢复清晰场景。实验证明该方法在真实和合成数据上优于现有UDC恢复技术。