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摘要。在本文中，我们介绍了对所有最先进的算法进行的广泛研究，这些算法已在图像中发表的所有最新算法使用深度学习以消除合成和现实世界的图像。我们进一步根据所有论文和这些论文中报道的数据取得的各种参数来评估所有这些算法。本文旨在比较所有这些算法，并阐明本研究范围中所有算法的局限性。在2000年代初期到2021年的审查范围内包含的论文。每篇论文中的方法从生成的逆向网络的使用到零拍摄成像以及使用卷积神经网络到采用传统的使用暗通道先验来改善所获得的结果的传统方法。我们已经列出了在本研究中包括的所有论文中记录的结果。论文已根据公共图像参数进行评估，例如峰信号与噪声比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。最后，我们查看在所有这些领域中都能单独执行最好的算法以及最佳表现算法。
图像去除算法的概述
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