【摘 要】
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为了在一定码率下得到更好的监控视频的图像质量,传统方法一般通过改进编码器来实现。但由于编码器并不总是可以修改,并且存在对已编码视频进行增强的需求,因此,本文采用深度
【基金项目】
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湖北省教育厅科学研究计划指导性项目(B2017173)
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为了在一定码率下得到更好的监控视频的图像质量,传统方法一般通过改进编码器来实现。但由于编码器并不总是可以修改,并且存在对已编码视频进行增强的需求,因此,本文采用深度学习的方法,在解码端对已编码的监控视频图像进行增强。本文引入两个卷积神经网络,分别针对监控图像的前景和背景部分进行增强,以及另一个卷积神经网络,用于将上述两个增强结果进行融合,得到最终的增强图像。实验结果表明,在不修改编码器的情况下,该方法可以取得与传统方法相当甚至更好的效果。
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