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图像 和 视频 一直以来都是人们获取信息最直观和最丰富的渠道，随着数字化成像技术和音视频技术的发展，以及可以显示和播放图像与视频的电子设备的进步和普及，人们对所观看图像和视频的质量、视觉效果的要求也逐渐提高，因此衍生出了许多对应的技术和算法。人们通常将这些对图像和视频等数字信号进行处理，以提高其视觉质量、提升人眼观感的算法技术统称为 画质算法 ，也可以称为 画质增强算法 ，或者 图像/视频增强算法（Image/Video Enhancement Algorithm） 。
画质算法的主要目的在于，结合人眼视觉先验和数字信号领域相关先验，对图像和视频进行某种处理，使得其在各种场景中能更好地适应人眼的感知方式，使人们获得更好的视觉体验。按照应用场景和处理目标的不同，画质算法主要包括以下几大类任务。
首先是图像和视频的 去噪（Denoising） 任务。要获得图像和视频数据，首先需要通过各种设备采集和处理数据，还可能需要进行存储和传输，才能被人们接收并感知到。在上述的采集、处理、传输过程中，通常会引入各种类型的噪点和伪影（统称为噪声），从而影响画质效果，降低观感，因此需要通过某些方式将噪声尽可能去除，还原出真实的图像和视频内容。噪声的压制可以在采集过程中通过优化硬件设计等物理方式来处理，也可以在成像流程中或者成像后通过算法进行处理。去噪算法是画质算法中一个重要且古老的分支，具有很广泛的应用。除了自然图像，特殊场景的图像也需要去噪模块来提高成像质量，比如，医疗影像中的X光成像和超声成像，与自然图像不同的遥感领域的光学和雷达成像，以及用振动波和电磁学方法勘探地层内部结构的地震成像等，都需要一定的去噪手段来降低或排除干扰，以获得所需的信息。
然后是图像和视频的 超分辨率（Super-Resolution，SR） 和细节增强任务。分辨率和清晰度的提升是人们对于视觉体验的一个直接的衡量手段和评价标准，因此清晰度的提升也是画质算法一个重要的组成部分。所谓超分辨率是指，通过某种算法，将图像的分辨率进行提升，从而基于已有的信息恢复出更多的细节、纹理、边缘等内容。超分辨率任务一般需要对原图像的尺寸进行放大，但是这并不是必需的，对于输入质量较模糊、退化较明显的图像，它现有的图像尺寸大小可能并没有完全被利用，因此可以在同尺寸上对输入进行细节和纹理的增强，以恢复被退化所降低的图像质量。超分辨率图像不但可以提升人眼的视觉感受，在某些特殊场合，如安全监控、侦察等领域，高分辨率图像还有助于后续的处理。
另外，可以改善画质的还有图像影调调整的相关算法。为了更好地显示场景内容，或者突出影像风格，往往需要对其亮度、对比度等各个方面进行调整。这个过程可以通过一些相关算法来实现，如色调映射、直方图均衡、直方图拉伸等。另外，色调、对比度等方面的调整也是直接影响画质和风格的重要方面。
除此以外，还有 高动态范围（High Dynamic Range，HDR） 算法，其也是画质算法的重要组成部分。所谓高动态范围场景，指的是最亮和最暗的影调差距非常大的场景。比如，在室外晴天情况下，在很暗的卧室中同时拍摄窗户和书柜，由于窗外亮度极高，卧室内部的书柜很暗，通常的成像一般无法同时保留这两个区域的细节并显示处理（要么书柜清晰窗外过曝，要么窗外清晰书柜完全变黑看不到细节），因此需要高动态范围相关的算法通过对不同曝光区域进行融合，或者对高动态范围的成像结果进行压缩以便能将高亮和暗区的细节同时在低动态范围的显示器上进行展示。
在某些特殊场景中，也衍生出了一些相关的画质提升和改善的任务与算法，比如，对雾天对比度低、通透性差的场景进行 去雾（Dehaze） ，对雨天和雪天的场景去除画面中的雨雪，对夜景低光照场景下的结果进行增强，对光源场景去除眩光的影响，对一些出现摩尔纹的场景 消除摩尔纹（Demoire） ，以及人像场景可能需要模拟相机的 散景（Bokeh）虚化功能 ，从而突出主体、获得更加艺术的风格。以上这些任务，也都可以被看作这里所定义的画质算法的范畴。
近些年来，随着深度学习相关的底层视觉技术的发展，一些与画质相关的新任务和新算法被提出，比如，老电影、旧视频的 上色（Colorization） ，不同图像的 合成（Composition） 与 和谐化（Harmonization）融合 ，图像和视频的增强和 修饰（Retouch） 等。这类画质相关任务极依赖图像信息和内容的先验，在传统图像处理领域往往比较难处理，但是得益于深度学习通过大量的训练所获取的强先验信息，这些任务也都在一定程度上得到了解决。图1—1所示为画质算法的主要类别示例。
图1—1 画质算法的主要类别示例
从上面所列举的任务类型可以看出，画质算法所处理的问题基本可以概括为低质量图像的增强和恢复，从而达到人眼可接受的质量水平。既然以低质量图像为输入，那么了解其来源和形成方式是非常重要的。一般来讲，人们将高质量图像到低质量图像的变化过程统称为 退化（Degradation） 。退化可以是不同类型的，比如，在去噪问题中，图像处理过程中各个位置引入的噪声就可以被视为对图像的退化；而对于超分辨率问题，模糊和下采样过程所导致的细节丢失与图像质量下降是超分辨率任务需要重点解决的退化。类似地，对于去雾、去雨等任务，这些自然现象反映到图像中的那部分影响（雾导致的颜色、饱和度下降，雨雪导致的固定形式的干扰和噪声）就是这些任务需要处理的退化。
画质提升算法往往被看作退化的逆过程，这个过程一般称为 图像恢复 或 复原（Restoration） ，即对退化造成的影响进行去除，以获得未受退化影响的图像。从概念上来说，图像恢复假设真实未退化的高质量图像存在，然后通过一定的手段去逼近这个目标。而前面所说的图像增强任务则是希望根据某些技术，使图像获得更优的视觉感官效果（如通过锐化增加清晰度）。图像恢复和增强这两个任务在概念上是有所区别的，但是随着深度学习范式的发展，通常的增强任务也需要对图像设置训练目标（即GT，Ground-Truth），与低质量图像组成配对样本进行监督学习，因此这两个概念有时候会被混用。这里只需要简单了解两者具有一定的差异性即可。
退化可以说是画质算法要解决的核心问题，因此，对各种不同类型退化的建模和先验信息的利用是设计和优化各类对应算法的关键。退化的先验和自然图像分布的先验共同组成了所有算法设计的出发点。
对于传统算法（非深度学习算法）来说，对退化的数学形式建模或者对退化性质的利用直接影响算法的计算流程。举一个简单的例子：对于图像中分布稀疏但是能量较强的噪声（比如后面会讲到的椒盐噪声），利用邻域的中值对图像进行处理（中值滤波）就是一种简单的解决方法。这个过程直接用到了退化的特性：分布稀疏说明被噪声污染的值可以通过邻域进行预测；而噪声的能量较强则说明其不适合于通过邻域加权的方式进行处理，因为这样会使噪声污染像素周围的像素（加权平均时噪声强度大，使得干净像素点的计算受到噪声点的影响而改变像素值）。
对基于深度学习模型的画质算法来说，对于退化的研究和模拟也是非常重要的。在这类算法中，退化模拟往往是生成训练数据集的方式，因此退化模拟得越真实、越准确，其训练得到的效果往往也越容易在实际场景中有较好的表现。另外，退化的特性也可以作为网络的先验知识，影响网络结构的设计。这些内容在后面具体的模型算法讲解中都会有所涉及。