该论文提出了一种全局-局部渐进式生成网络（GLSGN），用于超高分辨率图像恢复，结合局部和全局路径以提升恢复效果。同时，推出了一个新数据集用于去反射和去雨纹，展示了GLSGN在多种图像恢复任务中的优越性能。

本文介绍了一种基于深度学习的单图像去反射新方法，该方法利用位置感知和多尺度特征，显著提高了反射去除效果。研究表明，该方法在多个数据集上优于现有技术，具有良好的应用前景。

该论文介绍了使用GLSGN恢复超高分辨率图像的方法，局部路径聚焦于细节恢复，全局路径提供全局视图线索。同时，介绍了第一个用于超高分辨率去反射和去雨纹的数据集，并展示了GLSGN在三个典型的背景恢复任务中的卓越性能。