去雨示意圖：
去霧示意圖：
去模糊示意圖：
作為底層影像處理任務，這三個方向有共同特點：現有技術無法真實模擬下雨、起霧、模糊，導致演算法訓練中使用的合成資料集和真實影像降質有差異，所以這個領域經常出現實驗效果很豪橫，實際使用卻被抱怨的情況。
CVPR 2020中去雨方向 4 篇文章，去霧 3 篇，還有1篇去各種惡劣天氣，去模糊 8 篇，大部分論文其實都是在解決上述實際應用中演算法效果歇菜的問題。
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CVPR 2020 論文全面開放下載，含主會和workshop
影像去雨（Image Deraining）
提出一種基於高斯過程的半監督學習框架，使得網路在學習中使用合成資料集進行去雨訓練時，同時使用未標註的真實世界影像，以使網路能更好地泛化。
[1].Syn2Real Transfer Learning for Image Deraining Using Gaussian Processes
作者 | Rajeev Yasarla, Vishwanath A. Sindagi, Vishal M. Patel
單位 | 約翰斯霍普金斯
程式碼 | https://github.com/rajeevyasarla/
Syn2Real
多尺度漸進融合網路用於單幅影像去雨
[2].Multi-Scale Progressive Fusion Network for Single Image Deraining
作者 | Kui Jiang, Zhongyuan Wang, Peng Yi, Chen Chen, Baojin Huang, Yimin Luo, Jiayi Ma, Junjun Jiang
單位 | 武漢大學；北卡羅來納大學夏洛特分校；倫敦國王學院；哈爾濱工業大學
程式碼 | https://github.com/kuihua/MSPFN（尚未）
提出採用雙層並行網路來恢復去雨影像丟失的細節資訊。與現有影像去雨工作不同，該方法將去雨和恢復細節視為並行獨立的兩個模組。
[3].Detail-recovery Image Deraining via Context Aggregation Networks
作者 | Sen Deng, Mingqiang Wei, Jun Wang, Yidan Feng, Luming Liang, Haoran Xie, Fu Lee Wang, Meng Wang
單位 | 南京航空航天大學；MIIT Key Laboratory of Pattern Analysis and Machine Intelligence；Microsoft Applied Sciences Group；嶺南大學；香港教育大學；合肥工業大學
程式碼 | https://github.com/Dengsgithub/DRD-Net（即將）
影像去霧（Image Dehazing）
提出了一種基於U-Net架構的具有密集特徵融合的多尺度增強去霧網路
[4].Multi-Scale Boosted Dehazing Network With Dense Feature Fusion
作者 | Hang Dong, Jinshan Pan, Lei Xiang, Zhe Hu, Xinyi Zhang, Fei Wang, Ming-Hsuan Yang
單位 | 西安交通大學；南京理工大學；海康威視；加州大學默塞德分校；谷歌
程式碼 | https://github.com/BookerDeWitt/MSBDN-DFF
域適應 + 影像去霧，解決大部分去霧方法在合成資料集上優秀而真實資料集上歇菜的問題。
[5].Domain Adaptation for Image Dehazing
作者 | Yuanjie Shao, Lerenhan Li, Wenqi Ren, Changxin Gao, Nong Sang
單位 | 華中科技大學；中科院
程式碼 | https://github.com/HUSTSYJ/DA_dahazing
知識蒸餾 + 去霧。先使用乾淨影像訓練自編碼網路作為teacher；將去霧網路作為student，使用teacher挖掘的乾淨影像的隱含特徵和重建資訊來指導有霧影像到乾淨影像的對映。
[6].Distilling Image Dehazing With Heterogeneous Task Imitation
作者 | Ming Hong, Yuan Xie, Cuihua Li, Yanyun Qu
單位 | 廈門大學；華東師範大學
雙目影像 + 去霧。提出雙目傳輸模組探索並編碼雙目影像對中的深度關係，無需進行計算複雜的視差估計，預測去霧模型中的透射圖，進而同時恢復出清晰的雙目影像對。
[7].BidNet: Binocular Image Dehazing Without Explicit Disparity Estimation
作者 | Yanwei Pang, Jing Nie, Jin Xie, Jungong Han, Xuelong Li
單位 | 天津大學；英國華威大學；西北工業大學
去模糊（Deblurring）
去模糊方法的訓練使用的合成資料並不能真實模擬影像模糊。為了解決這個問題，該文提出了一種包含兩種GAN模型的新方法，即學習模糊的GAN（BGAN）和學習去模糊的GAN（DBGAN）。第一個模型BGAN學習如何使用未配對的清晰和模糊影像集對清晰影像進行模糊處理，然後指導第二個模型DBGAN學習如何正確對此類影像進行模糊處理。
[8].Deblurring by Realistic Blurring
作者 | Kaihao Zhang, Wenhan Luo, Yiran Zhong, Lin Ma, Bjorn Stenger, Wei Liu, Hongdong Li
單位 | 澳大利亞國立大學；騰訊AI實驗室；Rakuten Institute of Technology；ACRV
影片去模糊
[9].Cascaded Deep Video Deblurring Using Temporal Sharpness Prior
作者 | Jinshan Pan, Haoran Bai, Jinhui Tang
單位 | 南京理工大學
程式碼 | https://github.com/csbhr/CDVD-TSP
運動去模糊
[10].Learning Event-Based Motion Deblurring
作者 | Zhe Jiang, Yu Zhang, Dongqing Zou, Jimmy Ren, Jiancheng Lv, Yebin Liu
單位 | 商湯；四川大學；清華大學
動態場景去模糊，使用光流引導訓練的Spatially Variant反摺積
[11].Efficient Dynamic Scene Deblurring Using Spatially Variant Deconvolution Network With Optical Flow Guided Training
作者 | Yuan Yuan, Wei Su, Dandan Ma
單位 | 西北工業大學
自適應運動去模糊
[12].Spatially-Attentive Patch-Hierarchical Network for Adaptive Motion Deblurring
作者 | Maitreya Suin, Kuldeep Purohit, A. N. Rajagopalan
單位 | 印度理工學院
對噪聲水平未知的影像去模糊
[13].Variational-EM-Based Deep Learning for Noise-Blind Image Deblurring
作者 | Yuesong Nan, Yuhui Quan, Hui Ji
單位 | 新加坡國立大學；華南理工大學
提出使用分析-合成網路對去模糊，分析網路估計模糊核，合成網路使用此模糊核去模糊。
[14].Deblurring Using Analysis-Synthesis Networks Pair
作者 | Adam Kaufman, Raanan Fattal
單位 | 希伯來大學
去惡劣天氣大一統模型，去雨、去霧、去雪一個框架搞定！
[16].All in One Bad Weather Removal using Architectural Search
作者 | Ruoteng Li, Robby T. Tan, Loong-Fah Cheong
單位 | National University of Singapore，Yale-NUS College