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提出了一种量化噪声的综合分布模型来估计量化过程带来的误差,并结合深度学习进行超分辨率重建。首先对数据库训练样本进行矫正量化误差的预处理,然后通过训练学习误差矫正后的低分辨率视频帧与高分辨率视频帧之间的特征,获得更加准确的映射关系,减少了量化过程带来的误差和质量损失。实验结果表明,本实验的算法不管在主观体验还是客观指标上都优于以前的算法。