إزالة الضبابية من الفيديو هي مهمة صعبة بسبب الضبابية المتغيرة فضائياً التي تنتج عن اهتزاز الكاميرا، حركة الأشياء، وتغيرات العمق وغيرها. الطرق الحالية عادة ما تقدر التدفق البصري في الفيديو الضبابي لمحاذاة الإطارات المتتالية أو تقريب نوى الضبابية. ومع ذلك، فإنها تميل إلى إنتاج تشوهات أو لا تستطيع إزالة الضبابية بفعالية عندما يكون التدفق البصري المقدر غير دقيق. للقضاء على قيود تقدير التدفق البصري المنفصل، نقترح شبكة مرشحات متكيفة زمانياً ومكانياً (STFAN) لإجراء المحاذاة وإزالة الضبابية ضمن إطار موحد. تقوم الشبكة المقترحة STFAN بأخذ كل من الصور الضبابية والمعاد توضيحها للإطار السابق بالإضافة إلى صورة الإطار الحالي الضبابية كمدخلات، وتولد بشكل ديناميكي المرشحات المتكيفة مكانياً للمحاذاة وإزالة الضبابية. ثم نقترح طبقة جديدة للمرشحات المتكيفة التلافيف (FAC) لتوفيق خصائص الإطار السابق المعاد توضيحها مع الإطار الحالي وإزالة الضبابية المتغيرة فضائياً من خصائص الإطار الحالي. أخيراً، نطور شبكة إعادة بناء تأخذ الاندماج بين خاصيتين محولتين لإعادة توضيح الإطارات الواضحة. النتائج التقييمية الكمية والنوعية على قواعد البيانات القياسية وفيديوهات العالم الحقيقي تظهر أن الخوارزمية المقترحة تتفوق على أفضل الطرق الحالية من حيث الدقة والسرعة وكذلك حجم النموذج.