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Multimedia,2022,pp.2890\u20132898.“,”DOI“:”10.1145\/3503161.3548043“},{“key”:“10.1016\/j.neucom.2023.126590_b37”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“DOI”:“101109\/TPAMI.2020.3026740”,“article-title”:“实时学习用于高性能照片增强的图像自适应三维查找表”,“作者”:“曾”,“年份”:“2020年”,“新闻标题”:“IEEE Trans。模式分析。机器。智力。“},{”key“:”10.1016\/j.neucom.2023.126590_b38“,”series-title“:”欧洲计算机视觉会议“,”首页“:”679“,”article-title“:“有效全球图像润饰的条件顺序调制”,“author”:“He”,“year”:“2020”},“key”:“10.1016\/j.nucom.2023.126490_b39”,“doi-asserted-by”:“crossref”,”非结构化“:”W.Shi,j。Caballero,F.Husz\u00e1r,J.Totz,A.P.Aitken,R.Bishop,D.Rueckert,Z.Wang,使用有效的亚像素卷积神经网络的实时单图像和视频超分辨率,收录于:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,2016年,第1874\u20131883页。“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2016.207”},{“问题”:“6”,“key“:”10.1016\/j.neucom.2023.126590_b40“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first-page“:”1397“,”doi“:”101109\/TPAMI.2012.213“,”article-title“:”引导式图像过滤“,”volume“:“35”,“author”:“He”,“year”:“2012”,“journal-title”:“IEEE 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