利用深度学习方法进行图像干扰去除是一种有效的方式。深度学习通过训练神经网络，可以学习并自动提取图像中的特征，从而实现复杂的图像处理任务。下面是一种可以利用深度学习方法来进行图像干扰去除的常见流程：

  1. 数据准备：收集包含图像干扰的图像数据集，并准备对应的干净图像数据集作为参考。这些数据集应尽可能多样化，包括各种不同类型的干扰与噪声。

  2. 数据预处理：对数据进行预处理，包括图像的缩放、旋转、裁剪等操作，以增加数据集的多样性。还可以对图像进行平滑化、增强对比度等操作，以增强训练结果的鲁棒性。

  3. 网络设计：设计一个合适的深度神经网络结构来进行图像干扰去除。常见的网络结构有自编码器、卷积神经网络（CNN）等。确保网络具有足够的深度和适当的参数数量，以充分学习并提取图像特征。

  4. 网络训练：使用准备好的数据集对深度神经网络进行训练。训练过程中，根据预定义的损失函数来评估网络的输出与真实标签之间的差异，并通过反向传播算法来调整网络的权重和偏置，以最小化损失。可以使用常见的优化算法如随机梯度下降（SGD）、动量法或Adam等。

  5. 模型评估：使用预留的测试数据集对训练好的模型进行评估。评估指标可以包括图像质量指标如峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指标（SSIM），还可以根据特定应用场景进行细化评估。

  6. 模型优化：根据评估结果，对模型进行调整和优化，可以调整网络结构、改变损失函数、增加正则化项等方法来提高模型的性能。

  7. 模型应用：将训练好的模型应用到实际图像中，进行图像干扰去除。可以将图像输入训练好的网络中，得到去除干扰后的图像。

  深度学习方法在图像干扰去除方面取得了很多进展，但也存在一些挑战。例如，模型的训练时间较长，需要大规模的数据集以及高性能的计算设备。此外，深度学习模型的解释性和可解释性也是一个问题，很难理解模型内部是如何去除图像干扰的。因此，在实际应用中，需要综合考虑模型性能、计算资源和实时性等因素，选择合适的方法来进行图像干扰去除。