图像复原去噪是从退化或损坏的图像中恢复原始图像的过程，该技术在医学成像、卫星成像、监控系统、遥感影像等多个领域有广泛的应用。本书研究图像复原去噪技术，基于多种图像块先验学习模型开展工作，分12章阐述主要研究成果。本书的重点是图像建模的复原去噪，将图像建模为符合某些先验分布的随机变量，学习自然图像的统计特征，然后利用最大后验估计重构退化图像。其中，图像先验是求解不适定图像复原问题的关键，早期的图像先验设计主要考虑图像的整体物理特征进行手工设计。近年来，研究人员的研究重点转向从图像块的角度去构建图像先验，基于图像块先验特征提升图像复原性能。图像复原去噪研究的问题作为典型的不适定数学逆问题，对推动问题驱动的数学理论和方法的研究起到重要作用，同时对促进数学与计算机科学、人工智能等领域的交叉融合及协同发展起到积极作用。本书的编写突出科学性和实用性，可为数字图像处理研究人员、计算机视觉研究人员及数字媒体终端技术研究人员提供参考。