该论文回顾了 NTIRE 2020 挑战赛关于图像和视频去模糊的评估结果和提出的解决方案，其中包括三个竞赛赛道，即图像去模糊，移动平台图像去模糊和视频去模糊，并介绍了这些竞争赛道的注册和最后测试的情况。成功的解决方案展示了当前图像和视频去模糊任务的最先进性能。

May, 2020

本文讨论了 NTIRE 和 CVPR2020 共同举办的图像去莫尔雾化挑战，分为单幅和爆发式两类不同的图像去莫尔雾化问题，评估了 14 个和 6 个不同方法的还原图像的质量，探讨了在图像和爆发式去莫尔雾化问题中现有领先的技术。

May, 2020

这篇论文回顾了 NTIRE 2020 关于真实世界超分辨率的挑战，重点关注参与方法和最终结果。该挑战旨在提高超分辨率领域的技术水平，提供了包括图像处理伪影和智能手机图像两个领域的评估标准，并吸引了 22 个团队的参与。

May, 2020

本文介绍了 NTIRE 2022 感知图像质量评估（IQA）挑战赛，该挑战赛旨在解决感知图像处理算法的 IQA 新挑战和通过 PIPAL 数据集使用完全不同于传统失真的算法输出图像。该挑战分为两个轨道，一个是类似于以前的 IQA 挑战的全参考 IQA 轨道，另一个是专注于无参考 IQA 方法的新轨道。该挑战已有 192 和 179 个参赛者注册，其中有 7 和 8 个参赛者提交了他们的模型和实验报告。几乎所有参赛者的结果都优于现有的 IQA 方法，获胜算法表现卓越。

Jun, 2022

本论文回顾了 NTIRE2021 挑战赛的爆发式超分辨率，并介绍了两个轨道的数据，一是基于合成数据的轨道，二是基于移动相机的实际轨道，并在最终测试阶段，6 支队伍提交了具有多样性的解决方案，表现最佳的方法将爆发式超分辨率任务的最优性能提升到了一个新的水平。

Jun, 2021

该论文回顾了 2022 年 CVPR 的 NTIRE 研讨会中关于受限高动态范围（HDR）成像的挑战。本文聚焦于竞赛设定、数据集、提议的方法以及他们的结果。竞赛旨在从多个相应的低动态范围（LDR）观测中估计 HDR 图像，这些观测可能会受到欠曝或过曝区域和不同噪声来源的影响。竞赛由两个轨道组成，强调保真度和复杂性约束。在跟踪 1 中，要求参与者在强制执行低复杂性约束的同时优化客观保真度分数。在跟踪 2 中，要求参与者在强制执行保真度约束的同时最小化其解决方案的复杂度。这两个轨道使用相同的数据和指标：保真度通过与基准 HDR 图像进行相对于 PSNR 的计算来进行测量，包括通过乘积累加（MAC）操作的数量和运行时间（以秒为单位）的复杂性指标。

May, 2022

该论文回顾了 NTIRE 2024 年低光图像增强挑战，突出了提出的解决方案和结果，旨在发现在处理各种条件时能够生成更明亮、更清晰和更具视觉吸引力结果的有效网络设计或解决方案，包括超高分辨率（4K 及以上）、非均匀照明、逆光、极端黑暗和夜景。这个挑战共有 428 名参与者注册，最终有 22 个团队提交了有效的作品，本文详细评估了低光图像增强领域的最新进展，反映了这一领域的重大进步和创造力。

Apr, 2024

本文概述了 NTIRE 2022 有关高效单幅图像超分辨率的挑战，重点在于提出的解决方案和结果。比赛的目标是设计一个单幅图像超分辨率网络，使其在保持 29.00dB 的 PSNR 的同时，在几个度量标准，包括运行时间，参数，FLOPs，激活和内存消耗等方面具有改进的效率。随着 303 名注册参与者和 43 个队伍的参赛，他们评估了高效单幅图像超分辨率的最新技术。

May, 2022

本文回顾了 NTIRE 2020 关于非均质去雾图像的挑战，重点关注解决方案及其结果，对使用非均质人工生成的 NH-Haze 数据集进行了评估，并提出的方案在图像去雾领域达到了最先进水平。

May, 2020

本文总结了第一届 NTIRE 立体影像超分辨率挑战赛，该挑战赛通过标准双三次降采样实现了在立体影像超分辨率问题上的新解决方案和结果，最终有 21 个团队参加了测试，其中 20 个团队的 PSNR (RGB) 得分优于基准线，该挑战赛为立体影像超分辨率建立了新的基准。

Apr, 2022