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基于神經網絡的視頻質量增強方法能夠明顯減少視頻壓縮噪聲，提高壓縮視頻的主觀與客觀質量。目前大多研究采用的是空域單幀增強策略。然而，視頻圖像在時域也具備髙度相關性，這些信息還未在視頻增強上得到充分利用。為此，提出了一種聯合時空域信息的重建視頻增強方法。首先，使用自適應網絡，根據前后重建幀預測得到當前幀的虛擬幀;該虛擬幀攜帶了大量時域信息，當前幀在空域又有髙度相關性，因此，提岀使用漸進融合網絡進一步融合兩者信息，從而增強當前幀的質量。實驗結果表明，在隨機訪問編碼模式測試條件下，文中方法與265/HVC相比，平均可獲得038 db psnr增益;與僅用單幀增強相比，可獲得0.06 db psnr增益：與已有的多幀增強方法（ multi-frame quality enhancement，MFQE）相比，可獲得0.26 db psnr增益，且參數量僅為MFQE的12.2%此外，文中方法對重建視頻的主觀質量也有明顯改善。
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