深度学习算法最近在自然和合成的多雨数据集中达到了有希望的污染性能。作为必不可少的低级预处理阶段，派威网络应清除雨条纹并保留精细的语义细节。但是，大多数现有方法只考虑低级图像恢复。这限制了它们在需要精确语义信息的高级任务中的表现。为了解决这个问题，在本文中，我们基于对单个图像放置的对比学习来呈现分段感知逐行网络（SAPNET）。我们开始使用具有渐进扩张单元（PDU）的轻量级污染网络（PDU）。 PDU可以显着扩展接收领域，并在没有对多尺度图像上的沉重计算的情况下表征多尺度雨条纹。这项工作的一个基本方面是一个无人监督的背景分割（UBS）网络用Imagenet和高斯权重初始化。瑞银可以忠实地保留图像的语义信息，并改善解释照片的概括能力。此外，我们介绍了一种感知对比丧失（PCL）和学习的感知图像相似性损失（LPIS）来调节模型学习。通过利用雨天图像和地面，作为VGG-16潜在空间中的负片和正样品，我们以完全约束的方式弥合托盘图像和地面的微妙语义细节。综合性和现实世界多雨图像的综合实验显示我们的模型超越了顶级性能的方法，并具有相当大的疗效。 pytorch实现可在https://github.com/shenzheng2000/sapnet-for-image -dering。

低灯图像挑战人类的感知和计算机视觉算法。使算法强大地为计算摄影和计算机视觉应用（如实时检测和分割）开明低光图像至关重要。本文提出了一种语义引导的零射低亮增强网络，其在没有配对图像，未配对数据集和分段注释的情况下培训。首先，我们使用深度可分离卷积设计增强因子提取网络，以便有效估计低光图像的像素方向缺点。其次，我们提出了一种经常性图像增强网络，以具有价格实惠的模型尺寸来逐渐增强低光图像。最后，我们介绍了一个无监督的语义分割网络，用于保留密集增强期间的语义信息。基准数据集和低光视频的广泛实验表明，我们的模型优于先前的最先进的定性和定量。我们进一步探讨了所提出的低光检测和分割方法的好处。

Image restoration under hazy weather condition, which is called single image dehazing, has been of significant interest for various computer vision applications. In recent years, deep learning-based methods have achieved success. However, existing image dehazing methods typically neglect the hierarchy of features in the neural network and fail to exploit their relationships fully. To this end, we propose an effective image dehazing method named Hierarchical Contrastive Dehazing (HCD), which is based on feature fusion and contrastive learning strategies. HCD consists of a hierarchical dehazing network (HDN) and a novel hierarchical contrastive loss (HCL). Specifically, the core design in the HDN is a Hierarchical Interaction Module, which utilizes multi-scale activation to revise the feature responses hierarchically. To cooperate with the training of HDN, we propose HCL which performs contrastive learning on hierarchically paired exemplars, facilitating haze removal. Extensive experiments on public datasets, RESIDE, HazeRD, and DENSE-HAZE, demonstrate that HCD quantitatively outperforms the state-of-the-art methods in terms of PSNR, SSIM and achieves better visual quality.

图像平滑是一项基本的低级视觉任务，旨在保留图像的显着结构，同时删除微不足道的细节。图像平滑中已经探索了深度学习，以应对语义结构和琐碎细节的复杂纠缠。但是，当前的方法忽略了平滑方面的两个重要事实：1）受限数量的高质量平滑地面真相监督的幼稚像素级回归可能会导致域的转移，并导致对现实世界图像的概括问题； 2）纹理外观与对象语义密切相关，因此图像平滑需要意识到语义差异以应用自适应平滑强度。为了解决这些问题，我们提出了一个新颖的对比语义引导的图像平滑网络（CSGIS-NET），该网络在促进强大的图像平滑之前结合了对比的先验和语义。通过利用不希望的平滑效应作为负面教师，并结合分段任务以鼓励语义独特性来增强监督信号。为了实现所提出的网络，我们还使用纹理增强和平滑标签（即VOC-Smooth）丰富了原始的VOC数据集，它们首先桥接图像平滑和语义分割。广泛的实验表明，所提出的CSGI-NET大量优于最先进的算法。代码和数据集可在https://github.com/wangjie6866/csgis-net上找到。

在遥感，图像或视频检索中捕获的图像在现实世界中捕获，室外监视受到天气不良的质量降低质量。雨水和薄雾等条件引入文物，使视觉分析具有挑战性并限制高级计算机视觉方法的性能。对于需要快速响应的时间临界应用，开发自动去除降​​雨的算法至关重要，而不会降低图像内容的质量。本文旨在开发一种新型的四个季节多阶段多尺度神经网络，该神经网络具有一个称为QSAM-NET的自我发场模块，以消除雨条。该算法的新颖性在于，在先前的方法上，它需要更少的参数为3.98，同时提高视觉质量。这是通过对合成和现实世界图像的广泛评估和基准测试来证明的。 QSAM-NET的此功能使网络适合在边缘设备和需要接近实时性能的应用程序上实现。实验表明，通过提高图像的视觉质量来表明。此外，对象检测准确性和训练速度也得到提高。

多尺度体系结构和注意力模块在许多基于深度学习的图像脱落方法中都显示出有效性。但是，将这两个组件手动设计和集成到神经网络中需要大量的劳动力和广泛的专业知识。在本文中，高性能多尺度的细心神经体系结构搜索（MANAS）框架是技术开发的。所提出的方法为图像脱落任务的最爱的多个灵活模块制定了新的多尺度注意搜索空间。在搜索空间下，建立了多尺度的细胞，该单元被进一步用于构建功能强大的图像脱落网络。通过基于梯度的搜索算法自动搜索脱毛网络的内部多尺度架构，该算法在某种程度上避免了手动设计的艰巨过程。此外，为了获得强大的图像脱落模型，还提出了一种实用有效的多到一对训练策略，以允许去磨损网络从具有相同背景场景的多个雨天图像中获取足够的背景信息，与此同时，共同优化了包括外部损失，内部损失，建筑正则损失和模型复杂性损失在内的多个损失功能，以实现可靠的损伤性能和可控的模型复杂性。对合成和逼真的雨图像以及下游视觉应用（即反对检测和分割）的广泛实验结果始终证明了我们提出的方法的优越性。

With the development of convolutional neural networks, hundreds of deep learning based dehazing methods have been proposed. In this paper, we provide a comprehensive survey on supervised, semi-supervised, and unsupervised single image dehazing. We first discuss the physical model, datasets, network modules, loss functions, and evaluation metrics that are commonly used. Then, the main contributions of various dehazing algorithms are categorized and summarized. Further, quantitative and qualitative experiments of various baseline methods are carried out. Finally, the unsolved issues and challenges that can inspire the future research are pointed out. A collection of useful dehazing materials is available at \url{https://github.com/Xiaofeng-life/AwesomeDehazing}.

对比学习在各种高级任务中取得了显着的成功，但是为低级任务提出了较少的方法。采用VANILLA对比学习技术采用直接为低级视觉任务提出的VANILLA对比度学习技术，因为所获得的全局视觉表现不足以用于需要丰富的纹理和上下文信息的低级任务。在本文中，我们提出了一种用于单图像超分辨率（SISR）的新型对比学习框架。我们从两个视角调查基于对比的学习的SISR：样品施工和特征嵌入。现有方法提出了一些天真的样本施工方法（例如，考虑到作为负样本的低质量输入以及作为正样品的地面真理），并且它们采用了先前的模型（例如，预先训练的VGG模型）来获得该特征嵌入而不是探索任务友好的。为此，我们向SISR提出了一个实用的对比学习框架，涉及在频率空间中产生许多信息丰富的正负样本。我们不是利用其他预先训练的网络，我们设计了一种从鉴别器网络继承的简单但有效的嵌入网络，并且可以用主SR网络迭代优化，使其成为任务最通报。最后，我们对我们的方法进行了广泛的实验评估，与基准方法相比，在目前的最先进的SISR方法中显示出高达0.21 dB的显着增益。

由于波长依赖性的光衰减，折射和散射，水下图像通常遭受颜色变形和模糊的细节。然而，由于具有未变形图像的数量有限数量的图像作为参考，培训用于各种降解类型的深度增强模型非常困难。为了提高数据驱动方法的性能，必须建立更有效的学习机制，使得富裕监督来自有限培训的示例资源的信息。在本文中，我们提出了一种新的水下图像增强网络，称为Sguie-net，其中我们将语义信息引入了共享常见语义区域的不同图像的高级指导。因此，我们提出了语义区域 - 明智的增强模块，以感知不同语义区域从多个尺度的劣化，并将其送回从其原始比例提取的全局注意功能。该策略有助于实现不同的语义对象的强大和视觉上令人愉快的增强功能，这应该由于对差异化增强的语义信息的指导应该。更重要的是，对于在训练样本分布中不常见的那些劣化类型，指导根据其语义相关性与已经良好的学习类型连接。对公共数据集的广泛实验和我们拟议的数据集展示了Sguie-Net的令人印象深刻的表现。代码和建议的数据集可用于：https：//trentqq.github.io/sguie-net.html

随着移动设备的快速开发，现代使用的手机通常允许用户捕获4K分辨率（即超高定义）图像。然而，对于图像进行示范，在低级视觉中，一项艰巨的任务，现有作品通常是在低分辨率或合成图像上进行的。因此，这些方法对4K分辨率图像的有效性仍然未知。在本文中，我们探索了Moire模式的删除，以进行超高定义图像。为此，我们提出了第一个超高定义的演示数据集（UHDM），其中包含5,000个现实世界4K分辨率图像对，并对当前最新方法进行基准研究。此外，我们提出了一个有效的基线模型ESDNET来解决4K Moire图像，其中我们构建了一个语义对准的比例感知模块来解决Moire模式的尺度变化。广泛的实验表明了我们的方法的有效性，这可以超过最轻巧的优于最先进的方法。代码和数据集可在https://xinyu-andy.github.io/uhdm-page上找到。

Face Restoration (FR) aims to restore High-Quality (HQ) faces from Low-Quality (LQ) input images, which is a domain-specific image restoration problem in the low-level computer vision area. The early face restoration methods mainly use statistic priors and degradation models, which are difficult to meet the requirements of real-world applications in practice. In recent years, face restoration has witnessed great progress after stepping into the deep learning era. However, there are few works to study deep learning-based face restoration methods systematically. Thus, this paper comprehensively surveys recent advances in deep learning techniques for face restoration. Specifically, we first summarize different problem formulations and analyze the characteristic of the face image. Second, we discuss the challenges of face restoration. Concerning these challenges, we present a comprehensive review of existing FR methods, including prior based methods and deep learning-based methods. Then, we explore developed techniques in the task of FR covering network architectures, loss functions, and benchmark datasets. We also conduct a systematic benchmark evaluation on representative methods. Finally, we discuss future directions, including network designs, metrics, benchmark datasets, applications,etc. We also provide an open-source repository for all the discussed methods, which is available at https://github.com/TaoWangzj/Awesome-Face-Restoration.

卷积神经网络（CNN）和变压器在多媒体应用中取得了巨大成功。但是，几乎没有努力有效，有效地协调这两个架构以满足图像的范围。本文旨在统一这两种架构，以利用其学习优点来降低图像。特别是，CNN的局部连通性和翻译等效性以及变压器中自我注意力（SA）的全球聚合能力被完全利用用于特定的局部环境和全球结构表示。基于雨水分布揭示降解位置和程度的观察，我们在帮助背景恢复之前引入退化，并因此呈现关联细化方案。提出了一种新型的多输入注意模块（MAM），以将降雨的去除和背景恢复关联。此外，我们为模型配备了有效的深度可分离卷积，以学习特定的特征表示并权衡计算复杂性。广泛的实验表明，我们提出的方法（称为ELF）的表现平均比最先进的方法（MPRNET）优于0.25 dB，但仅占其计算成本和参数的11.7 \％和42.1 \％。源代码可从https://github.com/kuijiang94/magic-elf获得。

基于深度学习的低光图像增强方法通常需要巨大的配对训练数据，这对于在现实世界的场景中捕获是不切实际的。最近，已经探索了无监督的方法来消除对成对训练数据的依赖。然而，由于没有前衣，它们在不同的现实情景中表现得不稳定。为了解决这个问题，我们提出了一种基于先前（HEP）的有效预期直方图均衡的无监督的低光图像增强方法。我们的作品受到了有趣的观察，即直方图均衡增强图像的特征图和地面真理是相似的。具体而言，我们制定了HEP，提供了丰富的纹理和亮度信息。嵌入一​​个亮度模块（LUM），它有助于将低光图像分解为照明和反射率图，并且反射率图可以被视为恢复的图像。然而，基于Retinex理论的推导揭示了反射率图被噪声污染。我们介绍了一个噪声解剖学模块（NDM），以解除反射率图中的噪声和内容，具有不配对清洁图像的可靠帮助。通过直方图均衡的先前和噪声解剖，我们的方法可以恢复更精细的细节，更有能力抑制现实世界低光场景中的噪声。广泛的实验表明，我们的方法对最先进的无监督的低光增强算法有利地表现出甚至与最先进的监督算法匹配。

在冬季场景中，在雪下拍摄的图像的降解可能非常复杂，其中雪降解的空间分布因图像而异。最近的方法采用深层神经网络，直接从雪图像中恢复清洁的场景。但是，由于复杂的雪降解差异导致悖论，实时实现可靠的高清图像是一个巨大的挑战。我们开发了一种新型有效的金字塔网络，具有非对称编码器架构，用于实时高清图像。我们提出的网络的一般思想是通过功能中的多尺度特征流充分利用多尺度的特征流。与以前最先进的方法相比，我们的方法实现了更好的复杂性 - 性能取舍，并有效地处理了高清和超高清图像的处理困难。在三个大规模图像上进行的广泛实验表明，我们的方法超过了所有最新方法，既有数量又定性地超过了大幅度，从而将PSNR度量从31.76 dB提高到34.10 dB，升至34.10 dB。 SRRS测试数据集上的28.29 dB至30.87 dB。

This paper presents a comprehensive survey of low-light image and video enhancement. We begin with the challenging mixed over-/under-exposed images, which are under-performed by existing methods. To this end, we propose two variants of the SICE dataset named SICE_Grad and SICE_Mix. Next, we introduce Night Wenzhou, a large-scale, high-resolution video dataset, to address the issue of the lack of a low-light video dataset that discount the use of low-light image enhancement (LLIE) to videos. The Night Wenzhou dataset is challenging since it consists of fast-moving aerial scenes and streetscapes with varying illuminations and degradation. We conduct extensive key technique analysis and experimental comparisons for representative LLIE approaches using these newly proposed datasets and the current benchmark datasets. Finally, we address unresolved issues and propose future research topics for the LLIE community.

在现实世界中，具有挑战性的照明条件（低光，不渗透和过度暴露）不仅具有令人不愉快的视觉外观，而且还要污染计算机视觉任务。现有的光自适应方法通常分别处理每种条件。而且，其中大多数经常在原始图像上运行或过度简化相机图像信号处理（ISP）管道。通过将光转换管道分解为局部和全局ISP组件，我们提出了一个轻巧的快速照明自适应变压器（IAT），其中包括两个变压器式分支：本地估计分支和全球ISP分支。尽管本地分支估算与照明有关的像素的本地组件，但全局分支定义了可学习的Quires，可以参加整个图像以解码参数。我们的IAT还可以在各种光条件下同时进行对象检测和语义分割。我们已经在2个低级任务和3个高级任务上对多个现实世界数据集进行了广泛评估。我们的IAT只有90K参数和0.004S处理速度（不包括高级模块），其IAT始终达到了卓越的性能。代码可从https://github.com/cuiziteng/illumination-aptive-transformer获得

图像DeBlurring旨在恢复模糊图像中的详细纹理信息或结构，这已成为许多计算机视觉任务中必不可少的一步。尽管已经提出了各种方法来处理图像去除问题，但大多数方法将模糊图像视为一个整体，并忽略了不同图像频率的特征。在本文中，我们提出了一种新方法，称为图像脱毛的多尺度频率分离网络（MSFS-NET）。 MSFS-NET将频率分离模块（FSM）引入编码器 - 模块网络体系结构中，以在多个尺度上捕获图像的低频和高频信息。然后，分别设计了一个循环一致性策略和对比度学习模块（CLM），以保留低频信息，并在Deblurring期间恢复高频信息。最后，不同量表的特征是通过跨尺度特征融合模块（CSFFM）融合的。基准数据集的广泛实验表明，所提出的网络可实现最先进的性能。

图像修复是计算机视觉中的一项重要且具有挑战性的任务。将过滤的图像恢复到其原始图像有助于各种计算机视觉任务。我们采用非线性激活函数网络（NAFNET）进行快速且轻巧的模型，并添加色彩注意模块，以提取有用的颜色信息以提高精确度。我们提出了一个准确，快速，轻巧的网络，具有多尺度和色彩的关注，以进行Instagram滤波器删除（CAIR）。实验结果表明，所提出的CAIR以快速和轻巧的方式优于现有的Instagram滤波器删除网络，约11 $ \ times $快速$ \ times $和2.4 $ \ times $ ipher，而在IFFI数据集上超过3.69 db psnr。CAIR可以通过高质量成功地删除Instagram过滤器，并以定性结果恢复颜色信息。源代码和预处理的权重可在\ url {https://github.com/hnv-lab/cair}上获得。

在过去几年中，深度卷积神经网络在低光图像增强中取得了令人印象深刻的成功。深度学习方法大多通过堆叠网络结构并加深网络深度来提高特征提取的能力。在单个时导致更多的运行时间成本为了减少推理时间，在完全提取本地特征和全局特征的同时，我们通过SGN定期，我们提出了基于广泛的自我引导网络（Absgn）的现实世界低灯图像增强。策略是一种广泛的策略处理不同曝光的噪音。所提出的网络被许多主流基准验证.Aditional实验结果表明，所提出的网络优于最先进的低光图像增强解决方案。

雨是最常见的天气之一，可以完全降低图像质量并干扰许多计算机视觉任务的执行，尤其是在大雨条件下。我们观察到：（i）雨是雨水和雨淋的混合物； （ii）场景的深度决定了雨条的强度以及变成多雨的阴霾的强度； （iii）大多数现有的DERANE方法仅在合成雨图像上进行训练，因此对现实世界的场景概括不佳。在这些观察结果的激励下，我们提出了一种新的半监督，清除降雨生成的对抗网络（半密集），该混合物由四个关键模块组成：（i）新的注意力深度预测网络以提供精确的深度估计； （ii）上下文特征预测网络由几个精心设计的详细残留块组成，以产生详细的图像上下文特征； （iii）金字塔深度引导的非本地网络，以有效地将图像上下文与深度信息整合在一起，并产生最终的无雨图像； （iv）全面的半监督损失函数，使该模型不限于合成数据集，而是平稳地将其概括为现实世界中的大雨场景。广泛的实验表明，在合成和现实世界中，我们的二十多种代表性的最先进的方法对我们的方法进行了明显的改进。