深度学习下的图像视频处理技术-沈小勇

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• 来源: github.com/QConChina

摘要

本文档介绍了深度学习在图像和视频处理中的应用技术，涵盖了夜景增强、图像和视频去模糊以及视频超分辨率等方面。文中详细讨论了这些技术的实现方法，包括基于深度学习的新方法如SPMC层等，并对这些技术的应用前景进行了展望。

AI总结

《深度学习下的图像视频处理技术-沈小勇》摘要：

文档由优图X-Lab视觉AI负责人、专家研究员沈小勇 探讨了深度学习在图像视频处理领域的应用，重点涵盖了夜景增强、图像视频去模糊以及视频超分辨率三个方向：

1. 夜景图像增强：
技术通过深度学习实现图像清晰化和明亮化，应用模块化方法和自适应调光技术，效果优于传统对比方法，适用于自动驾驶、智能监控等场景。

2. 图像视频去模糊：
深度学习方法（如Deep Plug-and-Play框架）用于解决退化问题，实时去模糊并保护细节，效果优于iPhone和Lightroom工具，适用于移动应用和视频监控。

3. 视频超分辨率：
采用SPMC层和卷积LSTM结构，实现高质量的视频超分辨率重建，结果优于传统SRCNN等方法，适用于高清视频质量提升和视频监控分析等场景。

沈小勇总结了深度学习在图像视频处理的广泛应用潜力，并展望了未来研究方向。