تُسبب الضغط الخساري ظهور تشوهات ضغط معقدة، وبخاصة تشوهات التباعد (blocking artifacts)، وآثار الاهتزاز (ringing effects)، والتلاشي البصري (blurring). تركز الخوارزميات الحالية إما على إزالة تشوهات التباعد، لكنها تُنتج صورًا مشوهة، أو تُعيد بناء صورًا حادة مصحوبة بآثار اهتزاز. مستوحاة من الشبكات العميقة ذات التحويلات التلافيفية (DCN) المستخدمة في التحسين العالي للدقة (super-resolution)، نُصوغ شبكة مدمجة وفعالة لتقليل تأثيرات التشوهات الناتجة عن الضغط بشكل سلس. كما نُظهر أن نموذجًا أعمق يمكن تدريبه بكفاءة باستخدام الميزات التي تعلّمتها شبكة سطحية. وبالاعتماد على مبدأ مشابه يُعرف بـ"من السهل إلى الصعب"، نُجري دراسة منهجية لعدة إعدادات عملية للنقل التعلمي، ونُثبت فعالية التعلم الناقل في المشكلات المرتبطة بالرؤية من المستوى المنخفض. تُظهر طريقة عملنا أداءً متفوقًا مقارنةً بأفضل الطرق الحالية، سواء على مجموعات البيانات القياسية أو في حالات استخدام واقعية (مثل منصة تويتر). بالإضافة إلى ذلك، نُظهر أن طريقة العمل هذه يمكن توظيفها كخطوة ما قبل المعالجة لتسهيل تنفيذ مهام أخرى من الرؤية من المستوى المنخفض، خصوصًا عند استخدام الصور المضغوطة كمدخلات.