图象复原检测通常包括对图像的质量、清晰度、颜色准确性、细节恢复等方面的测试，以评估图像复原的效果和质量。
图像质量评估：通过主观评价或客观指标（如峰值信噪比、结构相似性等）来评估复原图像的质量。
清晰度检测：检查图像的清晰度和锐利度，以确定是否存在模糊或失真。
颜色准确性测试：比较复原图像的颜色与原始图像或参考颜色的一致性。
细节恢复评估：观察图像中的细节是否得到有效恢复，是否存在丢失或模糊。
噪声去除效果评估：检查图像中的噪声是否得到有效去除，同时保留图像的细节。
对比度增强效果评估：评估图像的对比度是否得到增强，以提高图像的可视性。
边缘恢复检测：检查图像边缘的清晰度和连续性，以确保边缘信息得到正确恢复。
失真检测：检测图像是否存在几何失真或其他类型的失真。
纹理恢复评估：评估图像中的纹理是否得到自然恢复，是否存在过度平滑或失真。
光照均匀性检测：检查图像的光照是否均匀，是否存在阴影或高光区域。
颜色饱和度检测：评估图像的颜色饱和度是否适中，是否存在过饱和或不饱和的情况。
图像分辨率检测：确定图像的分辨率是否符合要求，是否存在分辨率降低的情况。
图像完整性检测：检查图像是否完整，是否存在缺失或损坏的部分。
图像格式兼容性测试：验证复原图像是否与常见的图像格式兼容。
图像处理算法评估：对使用的图像复原算法进行评估，包括算法的效率、准确性和复杂度。
实时性检测：对于实时图像复原应用，评估系统的实时处理能力和响应时间。
稳定性测试：在不同条件下对图像复原系统进行长时间运行测试，以评估其稳定性。
安全性检测：确保图像复原过程中不会引入安全隐患，如数据泄露或恶意代码。
可扩展性测试：评估图像复原系统是否能够轻松扩展以处理更大规模的图像数据。
用户体验评估：从用户角度评估图像复原的效果和易用性。
性能优化测试：通过优化算法和硬件配置，提高图像复原的性能。
比较分析：将不同图像复原方法或系统的结果进行比较，以选择最优方案。
验证性测试：使用已知的图像退化模型和原始图像进行测试，以验证图像复原的准确性。
可视化分析：通过可视化工具对图像复原的过程和结果进行分析，以更好地理解和评估。
跨平台测试：确保图像复原系统在不同的操作系统和硬件平台上正常运行。
兼容性测试：与其他相关系统或设备进行兼容性测试，以确保图像复原的顺利集成。
鲁棒性测试：测试图像复原系统在面对各种干扰和噪声时的稳定性和准确性。
