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基于神经网络的视频质量增强方法能够明显减少视频压缩噪声，提高压缩视频的主观与客观质量。目前大多研究采用的是空域单帧增强策略。然而，视频图像在时域也具备髙度相关性，这些信息还未在视频增强上得到充分利用。为此，提出了一种联合时空域信息的重建视频增强方法。首先，使用自适应网络，根据前后重建帧预测得到当前帧的虚拟帧;该虚拟帧携带了大量时域信息，当前帧在空域又有髙度相关性，因此，提岀使用渐进融合网络进一步融合两者信息，从而增强当前帧的质量。实验结果表明，在随机访问编码模式测试条件下，文中方法与265/HVC相比，平均可获得038 db psnr增益;与仅用单帧增强相比，可获得0.06 db psnr增益：与已有的多帧增强方法（ multi-frame quality enhancement，MFQE）相比，可获得0.26 db psnr增益，且参数量仅为MFQE的12.2%此外，文中方法对重建视频的主观质量也有明显改善。
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