本文介绍了多种网络结构在图像处理中的应用，包括去除镜面高光、图像去雾、图像降噪和高动态范围成像。通过卷积神经网络和注意力机制，提升了特征提取和图像质量，实验结果显示这些方法在多种场景下表现优异。

该文综述了利用双像素、极化器等传感器技术与深度学习进行图像去模糊和高动态范围成像的研究，涵盖基于Transformer的极化去噪、双像素多任务去模糊与深度估计、焦外模糊去除、实时视频去模糊、盲恢复及多摄像头混合成像框架，并通过构建数据集验证，多项方法超越现有最先进算法。