可能是去噪的，去霧效果不是很好,模型9m
有模糊的效果
https://github.com/m-tassano/fastdvdnet
python的參考：
https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/79945538
https://cloud.tencent.com/developer/article/1654656
圖像與視頻增強（Image&Video Enhancement）
零參考深度曲線估計用於低照度圖像增強
[1].Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement
作者 | Chunle Guo, Chongyi Li, Jichang Guo, Chen Change Loy, Junhui Hou, Sam Kwong, Runmin Cong
單位 | 天津大學；香港城市大學；南洋理工大學；北京交通大學
代碼 | https://li-chongyi.github.io/Proj_Zero-DCE.html/
通過分解和增強來恢復低照度圖像
[2].Learning to Restore Low-Light Images via Decomposition-and-Enhancement
作者 | Ke Xu, Xin Yang, Baocai Yin, Rynson W.H. Lau
單位 | 大連理工大學；香港城市大學；鵬城實驗室
時空感知的多分辨率視頻增強技術
[3].Space-Time-Aware Multi-Resolution Video Enhancement
作者 | Muhammad Haris, Greg Shakhnarovich, Norimichi Ukita
單位 | 日本豐田工業大學；豐田工業大學芝加哥分校
代碼 | https://github.com/alterzero/STARnet
低光照圖像增強的半半監督方法
[4].From Fidelity to Perceptual Quality: A Semi-Supervised Approach for Low-Light Image Enhancement
作者 | Wenhan Yang, Shiqi Wang, Yuming Fang, Yue Wang, Jiaying Liu
單位 | 香港城市大學；江西財經大學；ByteDance Technology Co., Ltd.；北大
深度局部參數濾波器實現可解釋的圖像增強
[5].DeepLPF: Deep Local Parametric Filters for Image Enhancement
作者 | Sean Moran, Pierre Marza, Steven McDonagh, Sarah Parisot, Gregory Slabaugh
單位 | 華爲諾亞方舟實驗室；里昂國立應用科學學院；Mila Montreal
利用毫米波雷達進行穿霧式高分辨率成像
[6].Through Fog High-Resolution Imaging Using Millimeter Wave Radar
作者 | Junfeng Guan, Sohrab Madani, Suraj Jog, Saurabh Gupta, Haitham Hassanieh
單位 | 伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校
深度多模態傳感器融合在不可預見的惡劣天氣中的應用
[7].Seeing Through Fog Without Seeing Fog: Deep Multimodal Sensor Fusion in Unseen Adverse Weather
作者 | Mario Bijelic, Tobias Gruber, Fahim Mannan, Florian Kraus, Werner Ritter, Klaus Dietmayer, Felix Heide
單位 | 奔馳；Algolux；烏爾姆大學；普林斯頓大學
代碼 | https://github.com/princeton-computational-imaging/SeeingThroughFog
圖像恢復（Image Restoration ）
改進數據合成方法用於真實圖像恢復
[8].CycleISP: Real Image Restoration via Improved Data Synthesis
作者 | Syed Waqas Zamir, Aditya Arora, Salman Khan, Munawar Hayat, Fahad Shahbaz Khan, Ming-Hsuan Yang, Ling Shao
單位 | IIAI；加州大學美熹德分校；谷歌
代碼 | https://github.com/swz30/CycleISP
備註 | CVPR 2020 Oral
人臉圖像修復
[9].Enhanced Blind Face Restoration With Multi-Exemplar Images and Adaptive Spatial Feature Fusion
作者 | Xiaoming Li, Wenyu Li, Dongwei Ren, Hongzhi Zhang, Meng Wang, Wangmeng Zuo
單位 | 哈爾濱工業大學；天津大學；合肥工業大學
代碼 | https://github.com/csxmli2016/ASFFNet
圖像重建、恢復和超分辨率
[10].EventSR: From Asynchronous Events to Image Reconstruction, Restoration, and Super-Resolution via End-to-End Adversarial Learning
作者 | Lin Wang, Tae-Kyun Kim, Kuk-Jin Yoon
單位 | 韓國科學技術院；倫敦帝國學院
數據集 | https://github.com/wl082013/ESIM_dataset
立體圖像恢復中的視差感知域適應性
[11].Disparity-Aware Domain Adaptation in Stereo Image Restoration
作者 | Bo Yan, Chenxi Ma, Bahetiyaer Bare, Weimin Tan, Steven C. H. Hoi
單位 | 復旦大學；新加坡管理大學
無監督圖像恢復
[12].Learning Invariant Representation for Unsupervised Image Restoration
作者 | Wenchao Du, Hu Chen, Hongyu Yang
單位 | 四川大學
代碼 | https://github.com/Wenchao-Du/LIR-for-Unsupervised-IR
圖像與視頻去噪（Image&Video Denoising）
實時視頻去噪
[13].FastDVDnet: Towards Real-Time Deep Video Denoising Without Flow Estimation
作者 | Matias Tassano, Julie Delon, Thomas Veit
單位 | GoPro France；Universite de Paris & IUF；
代碼 | https://github.com/m-tassano/fastdvdnet
event相機的去噪
[14].Event Probability Mask (EPM) and Event Denoising Convolutional Neural Network (EDnCNN) for Neuromorphic Cameras
作者 | R. Wes Baldwin, Mohammed Almatrafi, Vijayan Asari, Keigo Hirakawa
單位 | 戴頓大學；Umm Al-Qura University
代碼 | https://github.com/bald6354/EPM（尚未）
更多介紹 | https://www.zhihu.com/question/47111443
從單幅圖像中學習自監督去噪的方法
[15].Self2Self With Dropout: Learning Self-Supervised Denoising From Single Image
作者 | Yuhui Quan, Mingqin Chen, Tongyao Pang, Hui Ji
單位 | 華南理工大學；新加坡國立大學
自引導的聯合去馬賽克和去噪
[16].Joint Demosaicing and Denoising With Self Guidance
作者 | Lin Liu, Xu Jia, Jianzhuang Liu, Qi Tian
單位 | 華爲諾亞方舟實驗室；中國科學技術大學
視頻去噪
[17].Supervised Raw Video Denoising With a Benchmark Dataset on Dynamic Scenes
作者 | Huanjing Yue, Cong Cao, Lei Liao, Ronghe Chu, Jingyu Yang
單位 | 天津大學
代碼 | https://github.com/cao-cong/RViDeNet
用於極端低照度的Raw圖像去噪
[18].A Physics-Based Noise Formation Model for Extreme Low-Light Raw Denoising
作者 | Kaixuan Wei, Ying Fu, Jiaolong Yang, Hua Huang
單位 | 北京理工大學；微軟
代碼 | https://github.com/Vandermode/ELD
備註 | CVPR 2020 Oral
使用遷移學習的方法將仿真噪聲數據集訓練的去噪模型遷移到真實噪聲數據集的去噪模型上，提升去噪模型的泛化能力
[19].Transfer Learning From Synthetic to Real-Noise Denoising With Adaptive Instance Normalization
作者 | Yoonsik Kim, Jae Woong Soh, Gu Yong Park, Nam Ik Cho
單位 | 首爾大學
代碼 | https://github.com/terryoo/AINDNet
內存高效的NAS + 圖像去噪
[20].Memory-Efficient Hierarchical Neural Architecture Search for Image Denoising
作者 | Haokui Zhang, Ying Li, Hao Chen, Chunhua Shen
單位 | 西北工業大學；阿德萊德大學
[21].Basis Prediction Networks for Effective Burst Denoising With Large Kernels
作者 | Zhihao Xia, Federico Perazzi, Michael Gharbi, Kalyan Sunkavalli, Ayan Chakrabarti
單位 | 華盛頓大學（聖路易斯）；Adobe Research
主頁 | https://www.cse.wustl.edu/~zhihao.xia/bpn/
代碼 | 即將
圖像去摩爾紋（Image Demoireing）
摩爾紋是相機拍攝電子屏幕時出現的條紋，該文提出一種可學習的帶通濾波器實現去摩爾紋，Keras+TensorFlow實現
[22].Image Demoireing with Learnable Bandpass Filters
作者 | Bolun Zheng, Shanxin Yuan, Gregory Slabaugh, Ales Leonardis
單位 | 杭州電子科技大學；華爲諾亞方舟實驗室
代碼 | https://github.com/zhenngbolun/Learnbale_Bandpass_Filter
