本研究提出EyeBench基准，旨在评估视网膜图像增强模型的效果，并结合多维临床任务，为医疗专家提供指导，以提升模型的临床相关性和应用性。

本研究提出了一种新型增强模型，旨在充分利用X光图像中的有效信息，显著提升医疗报告的质量，并在多个基准数据集上表现出色。

本研究通过合并LISA和S2TLD数据集，并应用傅里叶领域适应技术，解决了交通信号灯检测中的数据稀缺和恶劣天气性能差的问题。实验结果表明，增强模型在雨天和雾天的表现显著优于未增强模型。