中科大西湖大学新作：8.9M参数去模糊还更强
盲去模糊最烦的不是“模糊”，而是模糊里混着真纹理和假纹理，模型一不小心就把该保的细节也抹掉了。CogSENet的思路挺狠：先让网络学会“看场景”，再用频率分解把结构和细节拆开，最后拿连续模糊场去适配非均匀退化，工程味很足。
标签：图像增强
共 58 篇
华东师大上交大新方法：7维打分，平均PLCC到0.870
低光增强最怕“看着变亮了，实际上更假了”。这篇论文不再只给一个总分，而是把画质拆成7个维度一起评，诊断价值明显更强。
1B模型把僧伽罗语OCR打到1.05%：还顺手赢了Google
这篇论文最有意思的地方，不是又做了一个 OCR，而是把“真实世界里的老旧僧伽罗语文档”这件麻烦事正面接住了。数据集、QLoRA 微调、跨年代评估三件事一起上，最后还把 Google Document AI 挤在了后面，挺硬核。
UNC新作NBGL：超声去斑点还要保边界，SSIM冲到0.9856
超声去斑点最怕两件事：噪声没去干净，边界先被抹平。NBGL把“去噪”和“保边界”拆成双分支，再用噪声感知机制动态调权，思路很工程，也很实用。
不算相似度，靠一致率聚类：CoOL的反常识思路
这篇 CoOL 很有意思：不靠距离、不算相似度，靠多个观察者“商量一致”来做聚类。更妙的是，它还把收敛监控、分布漂移检测一起打包了，属于那种思路怪，但讲得通的论文。
ECNU新方法：医学切片超分辨率提升1.07dB
这篇论文把医学切片超分辨率从“随便补细节”改成“先守规矩再补脑补”，特别适合临床场景。零空间约束负责不乱改原始观测，样条混合负责把缺失层补得更像那么回事。
ECCV 2026新作：AMG-Fuse让恶劣天气融合更稳了
这篇 AMG-Fuse 很会“借力打力”：不死磕把退化图硬修到完美，而是先用伪真值把训练方向扶正，再用掩码把每个模态该出力的地方分清楚。雪、雨、雾都能一起照顾到，还顺手把下游检测也拉了一把，属于很实用的那种新方法。
快慢双路径Mamba + D-βB门控，文档二值化新范式
每次遇到新档案馆里那些发黄、透墨、满是污渍的老旧文档，你是不是还得重新标注数据、重新微调模型？本论文的DR-Mamba让你彻底告别这个繁琐环节——它利用巧妙的快慢双路径Mamba和样本条件的自适应减法门，在模型前向推理时就能自动适应每张文档的独特退化类型，效果还特别能打，尤其对最难处理的极端退化样本效果拔群。
告别高功耗CNN！脉冲网络也能看清全局，混洗大法太绝了
脉冲神经网络（SNN）一直被看作是低功耗计算的未来之星，但在图像恢复这种需要“顾全大局”的任务上，受限于感受野，往往表现不佳。这篇2026年的新工作巧妙地将小波变换和一种零开销的随机混洗操作引入SNN，让“近视”的脉冲网络也能高效建模全局依赖，参数量仅0.125M，去雨性能却实现了大幅跃升。对于关注边缘端AI和高效模型的小伙伴，这篇文章值得一读。
重庆大学新作：高斯泼溅硬塞进Transformer，无监督低光增强SSIM飙至0.926
重庆大学这波操作有点东西！在低光增强领域，无监督方法最头疼的就是复杂非均匀光照下的局部过曝/欠曝和颜色偏色。这篇论文干脆把高斯泼溅的连续光场表示当成“物理先验”硬塞进Transformer的自注意力里，让模型在增强时能“看懂”光照的物理结构，而不是在黑盒子里瞎猜。PSNR和SSIM在LOL等数据集上直接登顶，视觉修复效果图看着是真的解压。
