请将下面这句话扩展到200字：本项目将复杂光照下的影像质量恢复看作光场概率分布的迁移学习问题拟采用扩散概率模型构建低质影像到高质影像的映射关系同时在视网膜模型、细节保持等先验约束下进行影像光照均衡化复原。

本项目是一个关于影像质量恢复的研究，主要涉及到在复杂光照下的影像质量恢复问题。为了解决这一难题，我们将光场概率分布的迁移学习问题作为研究对象，采用扩散概率模型来构建低质影像到高质影像的映射关系。同时，我们还将视网膜模型、细节保持等先验约束纳入到研究中，以此来进行影像光照均衡化复原。

具体来说，我们首先需要建立一个光场概率分布的模型，这个模型将低质影像和高质影像之间的映射关系进行了建模。通过这个模型，我们可以在低质影像上进行一系列的操作，从而得到与高质影像相近的结果。同时，我们还需要采用一些先验约束来保证影像的细节和质量。例如，我们可以通过视网膜模型来模拟人眼对光线的感知，从而对影像进行一定的优化；我们还可以采用细节保持等技术来保证影像的细节和质量。

总之，本项目的目标是建立一个有效的影像质量恢复方法，通过光场概率分布的迁移学习和先验约束等技术，使得低质影像可以被快速、准确地恢复成为高质影像。这项研究对于数字图像处理和计算机视觉领域具有重要的理论和实际意义，可以为人们提供更加优质的影像体验和视觉感受。