基于深度学习的低光照视频增强系统设计与实现（二期）
计算机学院（国家示范性软件学院）
数字图像、视频能够生动、形象的反应信息采集时刻的场景，是人类表达和传递信息的重要手段之一。随着科学技术发展，数字图像、视频的获取、传播越发便捷，对其质量的要求日益提高。然而，由于图像、视频的拍摄环境通常无法提供理想的光照环境，其成像质量通常无法令人满意，并且对下游的高级机器视觉任务例如物体追踪、识别等造成了困难。现有的算法存在诸多不足，亟需研究一种新的数字图像、视频增强算法对现有增强算法进行补充和完善。
