是的，可以使用一些图像修复的技术来还原被图像干扰破坏的细节。以下是一些常见的方法：

  1. 噪声抑制：通过应用滤波器和去噪算法，可以减少图像中的噪声。例如，常用的滤波器包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

  2. 图像增强：通过调整图像的对比度、亮度和色彩平衡，可以增强被破坏细节的可见性。例如，直方图均衡化和自适应直方图均衡化等算法可以增强图像的整体对比度。

  3. 图像恢复：如果图像丢失了重要的细节，可以借助图像恢复算法进行修复。例如，使用插值算法可以根据图像中已有的像素值来推测缺失的像素值。

  4. 超分辨率重建：当图像分辨率低下或包含噪声时，可以利用超分辨率重建算法来提高图像的细节捕捉和清晰度。这些算法基于图像的统计特征和相邻像素的关系进行插值或重建。

  5. 深度学习方法：最近，基于深度学习的图像修复方法取得了很多突破。通过训练神经网络来学习图像的结构和纹理，可以在图像干扰较大的情况下恢复丢失的细节。

  需要注意的是，图像修复的效果取决于图像损坏的程度和来源。在某些情况下，无法完全恢复被破坏的细节。因此，在应用图像修复技术之前，有时候必须对图像进行额外的处理或采取其他策略来尽量减少图像损坏。