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基于双路编解码器的卷积神经网络在低照度图像增强和超分辨率中的研究
文献摘要：
本文以高清户外直播技术为切入点,针对夜晚场景下受光照条件限制直播画面亮度低、不清晰的问题,提出了一种基于双路编解码器的卷积神经网络,应用于低照度图像增强和超分辨率,有效提升了户外直播的画面质量,降低了对传输带宽的需求,有利于提升户外直播的用户体验.
文献关键词：
低照度图像增强;超分辨率;卷积神经网络;双路编解码器
中图分类号：
作者姓名：
刘畅;姜竹青;李凯
作者机构：
北京邮电大学人工智能学院,北京100876
文献出处：
引用格式：
[1]刘畅;姜竹青;李凯-.基于双路编解码器的卷积神经网络在低照度图像增强和超分辨率中的研究)[J].广播与电视技术,2022(03):50-55
A类：
双路编解码器
B类：
低照度图像增强,超分辨率,高清,户外,直播技术,夜晚,晚场,光照条件,直播画面,亮度,画面质量,传输带宽,用户体验
AB值：
0.184151
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