本文介绍了针对恶劣天气（如雨、雾）的计算机视觉算法改进方法，包括残差通道、CMAda和ZeroScatter等。研究构建了高质量雨数据集，提出了低秩张量恢复模型和基于Transformer的除雨算法，显著提升了图像处理性能。此外，还探索了夜间光流和大气湍流校正的领域自适应方法，展示了在不同天气条件下的优越性。

本研究提出了一种新的除雨算法和真实雨数据集LHP-Rain，包含3000个视频序列和100万帧高分辨率图像。实验证明，该算法和数据集表现优越。