图像复原技术是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在解决图像退化问题，提高图像质量。随着科技的进步，图像复原技术在各个领域都得到了广泛应用。然而，在实际应用中，图像复原技术仍面临许多挑战。
首先，图像复原技术需要准确地建模图像退化过程，以便从中恢复原始图像。然而，在现实生活中，图像退化过程往往是复杂的、非线性的，甚至是未知的。因此，如何建立一个精确的、适用于各种场景的图像退化模型是一个重要的研究课题。
其次，大部分图像复原算法需要大量的计算资源，这对于实时应用来说是一个挑战。尤其是在处理高分辨率图像时，计算量巨大可能导致算法运行速度过慢，无法满足实时性的需求。因此，如何在保证图像复原质量的同时，降低算法的计算复杂度，提高运算速度，是当前图像复原技术面临的另一个挑战。
此外，对于一些特殊场景，如水下、医疗、遥感等领域，图像复原技术需要克服更多的困难。例如，在水下环境中，光线的传播受到水体吸收、散射等因素的影响，导致图像质量严重下降。在这种情况下，如何准确估计水下图像的退化模型，并对其进行有效的复原是一个亟待解决的问题。
总之，虽然图像复原技术在计算机视觉领域取得了显著的成果，但仍需不断探索新的方法和技术，以应对实际应用中的诸多挑战。研究人员将继续致力于研究高效、精确的图像复原算法，为各领域的图像处理应用提供更加可靠的解决方案。
