眼底摄影是诊断和监测眼部疾病的诊所的常规检查。但是，对于白内障患者，底眼图像始终会遭受由云晶状体引起的质量降解。降解阻止了眼科医生或计算机辅助系统可靠的诊断。为了提高临床诊断的确定性，已经提出了恢复算法来提高眼底图像的质量。不幸的是，这些算法的部署仍然存在挑战，例如收集足够的培训数据和保存视网膜结构。在本文中，为了规避严格的部署要求，从共享相同结构的合成数据中开发出了针对白内障底底图像的结构一致的恢复网络（SCR-NET）。白内障仿真模型首先是设计用于收集由白内障底面图像共享相同结构的合成性白内障集（SC）的。然后从SCS中提取高频组件（HFC）以约束结构一致性，从而强制执行SCR-NET中的结构保留。该实验证明了SCR-NET与最新方法和后续临床应用的比较中的有效性。该代码可从https://github.com/liamheng/arcnet-medical-image-enhancement获得。

Recovery of true color from underwater images is an ill-posed problem. This is because the wide-band attenuation coefficients for the RGB color channels depend on object range, reflectance, etc. which are difficult to model. Also, there is backscattering due to suspended particles in water. Thus, most existing deep-learning based color restoration methods, which are trained on synthetic underwater datasets, do not perform well on real underwater data. This can be attributed to the fact that synthetic data cannot accurately represent real conditions. To address this issue, we use an image to image translation network to bridge the gap between the synthetic and real domains by translating images from synthetic underwater domain to real underwater domain. Using this multimodal domain adaptation technique, we create a dataset that can capture a diverse array of underwater conditions. We then train a simple but effective CNN based network on our domain adapted dataset to perform color restoration. Code and pre-trained models can be accessed at https://github.com/nehamjain10/TRUDGCR

眼科医生已经使用眼底图像筛选和诊断眼病。然而，不同的设备和眼科医生对眼底图像的质量产生了大的变化。低质量（LQ）降级的眼底图像在临床筛查中容易导致不确定性，并且通常会增加误诊的风险。因此，真实的眼底图像恢复值得研究。不幸的是，到目前为止，这项任务尚未探索真正的临床基准。在本文中，我们研究了真正的临床眼底图像恢复问题。首先，我们建立一个临床数据集，真实的眼底（RF），包括120个低质量和高质量（HQ）图像对。然后，我们提出了一种新型的变压器的生成对抗网络（RFRMANER）来恢复临床眼底图像的实际降级。我们网络中的关键组件是基于窗口的自我关注块（WSAB），其捕获非本地自我相似性和远程依赖性。为了产生更明显的令人愉悦的结果，介绍了一种基于变压器的鉴别器。在我们的临床基准测试中的广泛实验表明，所提出的rformer显着优于最先进的（SOTA）方法。此外，诸如船舶分割和光盘/杯子检测之类的下游任务的实验表明我们所提出的rformer益处临床眼底图像分析和应用。将发布数据集，代码和模型。

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

使用低质量的底面图像进行临床筛查具有挑战性，并显着导致误诊。本文解决了通过视网膜图像恢复改善视网膜图像质量和血管分割的问题。更具体地说，具有卷积块注意模块（CBAM）的循环一致生成对抗网络（Cyclean）用于视网膜图像恢复。修改后的UNET用于恢复的视网膜图像（CBAM-UNET）的视网膜血管分割。提出的模型由两个发电机和两个歧视者组成。发电机将图像从一个域转换为另一个域，即从低品质到高质量，反之亦然。鉴别器对生成和原始图像进行分类。视网膜血管分割模型使用缩减采样，瓶颈和上采样层来生成分段图像。 CBAM已用于增强这些模型的特征提取。所提出的方法不需要配对的图像数据集，这些数据集生产具有挑战性。取而代之的是，它使用的是由从公开可用数据集检索的低质量和高质量底面图像组成的不成对数据。使用全参考评估指标（例如峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数量度（SSIM））评估了所提出方法的恢复性能。将视网膜血管分割性能与地面的基础图像进行了比较。所提出的方法可以显着减少因异常模糊，颜色失真，低，高和不均匀照明引起的降解效应。实验结果表明，所提出的视网膜图像恢复和血管分割方法的有效性。

摆脱拟合配对训练数据的基本限制，最近无监督的低光增强方法在调整图像的照明和对比度方面表现出色。但是，对于无监督的低光增强，由于缺乏对详细信号的监督而导致的剩余噪声抑制问题在很大程度上阻碍了这些方法在现实世界应用中的广泛部署。在本文中，我们提出了一种新型的自行车相互作用生成对抗网络（CIGAN），以实现无监督的低光图像增强，它不仅能够更好地在低/正常光图像之间更好地传输照明分布，还可以操纵两个域之间的详细信号，例如。 ，在环状增强/降解过程中抑制/合成逼真的噪声。特别是，提出的低光引导转换馈送馈送从增强gan（Egan）发电机的低光图像的特征到降解GAN（DGAN）的发生器。借助真正的弱光图像的信息，DGAN可以在低光图像中综合更逼真的不同照明和对比度。此外，DGAN中的特征随机扰动模块学会了增加特征随机性以产生各种特征分布，从而说服了合成的低光图像以包含逼真的噪声。广泛的实验既证明了所提出的方法的优越性，又证明了每个模块在CIGAN中的有效性。

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}.

在水下活动期间获得的图像遭受了水的环境特性，例如浊度和衰减。这些现象会导致颜色失真，模糊和对比度减少。另外，不规则的环境光分布会导致色道不平衡和具有高强度像素的区域。最近的作品与水下图像增强有关，并基于深度学习方法，解决了缺乏生成合成基地真相的配对数据集。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的水下图像增强的自我监督学习方法，不需要配对的数据集。提出的方法估计了水下图像中存在的降解。此外，自动编码器重建此图像，并使用估计的降解信息降解其输出图像。因此，该策略在训练阶段的损失函数中用降级版本代替了输出图像。此过程\ textIt {Misleads}学会补偿其他降解的神经网络。结果，重建的图像是输入图像的增强版本。此外，该算法还提出了一个注意模块，以减少通过颜色通道不平衡和异常区域在增强图像中产生的高强度区域。此外，提出的方法不需要基本真实。此外，仅使用真实的水下图像来训练神经网络，结果表明该方法在颜色保存，颜色铸造降低和对比度改进方面的有效性。

从医用试剂染色图像中分割牙齿斑块为诊断和确定随访治疗计划提供了宝贵的信息。但是，准确的牙菌斑分割是一项具有挑战性的任务，需要识别牙齿和牙齿斑块受到语义腔区域的影响（即，在牙齿和牙齿斑块之间的边界区域中存在困惑的边界）以及实例形状的复杂变化，这些变化均未完全解决。现有方法。因此，我们提出了一个语义分解网络（SDNET），该网络介绍了两个单任务分支，以分别解决牙齿和牙齿斑块的分割，并设计了其他约束，以学习每个分支的特定类别特征，从而促进语义分解并改善该类别的特征牙齿分割的性能。具体而言，SDNET以分裂方式学习了两个单独的分割分支和牙齿的牙齿，以解除它们之间的纠缠关系。指定类别的每个分支都倾向于产生准确的分割。为了帮助这两个分支更好地关注特定类别的特征，进一步提出了两个约束模块：1）通过最大化不同类别表示之间的距离来学习判别特征表示，以了解判别特征表示形式，以减少减少负面影响关于特征提取的语义腔区域； 2）结构约束模块（SCM）通过监督边界感知的几何约束提供完整的结构信息，以提供各种形状的牙菌斑。此外，我们构建了一个大规模的开源染色牙菌斑分割数据集（SDPSEG），该数据集为牙齿和牙齿提供高质量的注释。 SDPSEG数据集的实验结果显示SDNET达到了最新的性能。

在低灯条件下捕获的图像遭受低可视性和各种成像伪影，例如真实噪音。现有的监督启示算法需要大量的像素对齐的训练图像对，这很难在实践中准备。虽然弱监督或无人监督的方法可以缓解这些挑战，但不使用配对的训练图像，由于缺乏相应的监督，一些现实世界的文物不可避免地被错误地放大。在本文中，而不是使用完美的对齐图像进行培训，我们创造性地使用未对准的现实世界图像作为指导，这很容易收集。具体地，我们提出了一个交叉图像解剖线程（CIDN），以分别提取来自低/常光图像的交叉图像亮度和图像特定内容特征。基于此，CIDN可以同时校正特征域中的亮度和抑制图像伪像，其在很大程度上将鲁棒性增加到像素偏移。此外，我们收集了一个新的低光图像增强数据集，包括具有现实世界腐败的未对准培训图像。实验结果表明，我们的模型在新建议的数据集和其他流行的低光数据集中实现了最先进的表演。

Deep learning-based methods have achieved remarkable success in image restoration and enhancement, but are they still competitive when there is a lack of paired training data? As one such example, this paper explores the low-light image enhancement problem, where in practice it is extremely challenging to simultaneously take a low-light and a normal-light photo of the same visual scene. We propose a highly effective unsupervised generative adversarial network, dubbed Enlight-enGAN, that can be trained without low/normal-light image pairs, yet proves to generalize very well on various real-world test images. Instead of supervising the learning using ground truth data, we propose to regularize the unpaired training using the information extracted from the input itself, and benchmark a series of innovations for the low-light image enhancement problem, including a global-local discriminator structure, a selfregularized perceptual loss fusion, and the attention mechanism. Through extensive experiments, our proposed approach outperforms recent methods under a variety of metrics in terms of visual quality and subjective user study. Thanks to the great flexibility brought by unpaired training, EnlightenGAN is demonstrated to be easily adaptable to enhancing real-world images from various domains. Our codes and pre-trained models are available at: https://github.com/VITA-Group/EnlightenGAN.

域适应（DA）最近在医学影像社区提出了强烈的兴趣。虽然已经提出了大量DA技术进行了用于图像分割，但大多数这些技术已经在私有数据集或小公共可用数据集上验证。此外，这些数据集主要解决了单级问题。为了解决这些限制，与第24届医学图像计算和计算机辅助干预（Miccai 2021）结合第24届国际会议组织交叉模态域适应（Crossmoda）挑战。 Crossmoda是无监督跨型号DA的第一个大型和多级基准。挑战的目标是分割参与前庭施瓦新瘤（VS）的后续和治疗规划的两个关键脑结构：VS和Cochleas。目前，使用对比度增强的T1（CET1）MRI进行VS患者的诊断和监测。然而，使用诸如高分辨率T2（HRT2）MRI的非对比度序列越来越感兴趣。因此，我们创建了一个无人监督的跨模型分段基准。训练集提供注释CET1（n = 105）和未配对的非注释的HRT2（n = 105）。目的是在测试集中提供的HRT2上自动对HRT2进行单侧VS和双侧耳蜗分割（n = 137）。共有16支球队提交了评估阶段的算法。顶级履行团队达成的表现水平非常高（最佳中位数骰子 - vs：88.4％; Cochleas：85.7％）并接近完全监督（中位数骰子 - vs：92.5％;耳蜗：87.7％）。所有顶级执行方法都使用图像到图像转换方法将源域图像转换为伪目标域图像。然后使用这些生成的图像和为源图像提供的手动注释进行培训分割网络。

在弱光条件下获得的图像将严重影响图像的质量。解决较差的弱光图像质量的问题可以有效地提高图像的视觉质量，并更好地改善计算机视觉的可用性。此外，它在许多领域都具有非常重要的应用。本文提出了基于视网膜的Deanet，以增强弱光图像。它将图像的频率信息和内容信息结合到三个子网络中：分解网络，增强网络和调整网络。这三个子网络分别用于分解，变形，对比度增强和细节保存，调整和图像产生。我们的模型对于所有低光图像都具有良好的良好结果。该模型对公共数据集进行了培训，实验结果表明，就视力和质量而言，我们的方法比现有的最新方法更好。

域适应是一种解决未经看线环境中缺乏大量标记数据的技术。提出了无监督的域适应，以使模型适用于使用单独标记的源数据和未标记的目标域数据的新模式。虽然已经提出了许多图像空间域适配方法来捕获像素级域移位，但是这种技术可能无法维持分割任务的高电平语义信息。对于生物医学图像的情况，在域之间的图像转换操作期间，诸如血管的细细节可能会丢失。在这项工作中，我们提出了一种模型，它使用周期 - 一致丢失在域之间适应域，同时通过在适应过程中强制执行基于边缘的损耗来维持原始图像的边缘细节。我们通过将其与其他两只眼底血管分割数据集的其他方法进行比较来证明我们的算法的有效性。与SOTA和〜5.2增量相比，我们达到了1.1〜9.2递增的骰子分数。

具有高分辨率的视网膜光学相干断层扫描术（八八）对于视网膜脉管系统的定量和分析很重要。然而，八颗图像的分辨率与相同采样频率的视野成反比，这不利于临床医生分析较大的血管区域。在本文中，我们提出了一个新型的基于稀疏的域适应超分辨率网络（SASR），以重建现实的6x6 mm2/低分辨率/低分辨率（LR）八八粒图像，以重建高分辨率（HR）表示。更具体地说，我们首先对3x3 mm2/高分辨率（HR）图像进行简单降解，以获得合成的LR图像。然后，采用一种有效的注册方法在6x6 mm2图像中以其相应的3x3 mm2图像区域注册合成LR，以获得裁切的逼真的LR图像。然后，我们提出了一个多级超分辨率模型，用于对合成数据进行全面监督的重建，从而通过生成的对流策略指导现实的LR图像重建现实的LR图像，该策略允许合成和现实的LR图像可以在特征中统一。领域。最后，新型的稀疏边缘感知损失旨在动态优化容器边缘结构。在两个八八集中进行的广泛实验表明，我们的方法的性能优于最先进的超分辨率重建方法。此外，我们还研究了重建结果对视网膜结构分割的性能，这进一步验证了我们方法的有效性。

在弱照明条件下捕获的图像可能会严重降低图像质量。求解一系列低光图像的降解可以有效地提高图像的视觉质量和高级视觉任务的性能。在本研究中，提出了一种新的基于RETINEX的实际网络（R2RNET），用于低光图像增强，其包括三个子网：DECOM-NET，DENOISE-NET和RELIGHT-NET。这三个子网分别用于分解，去噪，对比增强和细节保存。我们的R2RNET不仅使用图像的空间信息来提高对比度，还使用频率信息来保留细节。因此，我们的模型对所有退化的图像进行了更强大的结果。与在合成图像上培训的最先前的方法不同，我们收集了第一个大型现实世界配对的低/普通灯图像数据集（LSRW数据集），以满足培训要求，使我们的模型具有更好的现实世界中的泛化性能场景。对公共数据集的广泛实验表明，我们的方法在定量和视觉上以现有的最先进方法优于现有的现有方法。此外，我们的结果表明，通过使用我们在低光条件下的方法获得的增强的结果，可以有效地改善高级视觉任务（即面部检测）的性能。我们的代码和LSRW数据集可用于：https：//github.com/abcdef2000/r2rnet。

语义细分是一种关键技术，涉及高分辨率遥感（HRS）图像的自动解释，并引起了遥感社区的广泛关注。由于其层次表示能力，深度卷积神经网络（DCNN）已成功应用于HRS图像语义分割任务。但是，对大量培训数据的严重依赖性以及对数据分布变化的敏感性严重限制了DCNNS在HRS图像的语义分割中的潜在应用。这项研究提出了一种新型的无监督域适应性语义分割网络（MemoryAdaptnet），用于HRS图像的语义分割。 MemoryAdaptnet构建了一种输出空间对抗学习方案，以弥合源域和目标域之间的域分布差异，并缩小域移位的影响。具体而言，我们嵌入了一个不变的特征内存模块来存储不变的域级上下文信息，因为从对抗学习获得的功能仅代表当前有限输入的变体特征。该模块由类别注意力驱动的不变域级上下文集合模块集成到当前伪不变功能，以进一步增强像素表示。基于熵的伪标签滤波策略用于更新当前目标图像的高额伪不变功能的内存模块。在三个跨域任务下进行的广泛实验表明，我们提出的记忆ADAPTNET非常优于最新方法。

精确的心脏计算，多种式图像的分析和建模对于心脏病的诊断和治疗是重要的。晚期钆增强磁共振成像（LGE MRI）是一种有希望的技术，可视化和量化心肌梗塞（MI）和心房疤痕。由于LGE MRI的低图像质量和复杂的增强图案，MI和心房疤痕的自动化量可能是具有挑战性的。此外，与带金标准标签的其他序列LGE MRIS相比特别有限，这表示用于开发用于自动分割和LGE MRIS定量的新型算法的另一个障碍。本章旨在总结最先进的基于深度学习的多模态心脏图像分析的先进贡献。首先，我们向基于多序心脏MRI的心肌和病理分割介绍了两个基准工作。其次，提出了两种新的左心房瘢痕分割和从LGE MRI定量的新型框架。第三，我们为跨型心脏图像分割提出了三种无监督的域适应技术。

Myocardial pathology segmentation (MyoPS) can be a prerequisite for the accurate diagnosis and treatment planning of myocardial infarction. However, achieving this segmentation is challenging, mainly due to the inadequate and indistinct information from an image. In this work, we develop an end-to-end deep neural network, referred to as MyoPS-Net, to flexibly combine five-sequence cardiac magnetic resonance (CMR) images for MyoPS. To extract precise and adequate information, we design an effective yet flexible architecture to extract and fuse cross-modal features. This architecture can tackle different numbers of CMR images and complex combinations of modalities, with output branches targeting specific pathologies. To impose anatomical knowledge on the segmentation results, we first propose a module to regularize myocardium consistency and localize the pathologies, and then introduce an inclusiveness loss to utilize relations between myocardial scars and edema. We evaluated the proposed MyoPS-Net on two datasets, i.e., a private one consisting of 50 paired multi-sequence CMR images and a public one from MICCAI2020 MyoPS Challenge. Experimental results showed that MyoPS-Net could achieve state-of-the-art performance in various scenarios. Note that in practical clinics, the subjects may not have full sequences, such as missing LGE CMR or mapping CMR scans. We therefore conducted extensive experiments to investigate the performance of the proposed method in dealing with such complex combinations of different CMR sequences. Results proved the superiority and generalizability of MyoPS-Net, and more importantly, indicated a practical clinical application.

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.