画像の除霧は、霧がかった画像から未損傷のコンテンツを回復することを目指しています。従来の低レベルまたは手作りの画像事前情報（例えば、暗いチャネルやコントラストの向上）を修復制約として利用する代わりに、当研究では最終的な霧なし画像を直接修復するためのエンドツーエンドのゲート付きコンテキスト集積ネットワークを提案します。このネットワークにおいては、一般的に使用される拡張畳み込みによって引き起こされるグリッドアーティファクトを除去するために、最新の平滑化された拡張技術を採用し、さらに異なるレベルからの特徴量を融合するためにゲート付きサブネットワークを利用しています。広範な実験により、当方法が定量的にも定性的にも既存の最先端手法を大幅に上回ることが示されています。また、提案手法の一貫性を示すために、画像からの雨滴除去タスクにも適用しましたが、これも最先端の性能を達成しています。コードは https://github.com/cddlyf/GCANet で公開されています。