比较有代表性的15篇呢

好的，以下是比较有代表性的15篇基于深度学习的图像增强论文：

1. "Deep Convolutional Neural Network for Image Deconvolution"，2016年

2. "Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks"，2016年

3. "EnhanceNet: Single Image Super-Resolution Through Automated Texture Synthesis"，2017年

4. "Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement"，2018年

5. "Learning to See in the Dark"，2018年

6. "Deep Learning for Image Denoising: A Survey"，2019年

7. "Deep Unfolding Network for Image Super-Resolution"，2019年

8. "Learning a Deep Single Image Contrast Enhancer from Multi-Exposure Images"，2019年

9. "Deep Learning for Image Deblurring: A Survey"，2019年

10. "Deep Learning for Image Inpainting: A Review"，2020年

11. "A Comprehensive Survey of Deep Learning for Image Enhancement"，2020年

12. "Deep Learning for Image Restoration: A Survey"，2020年

13. "Deep Learning for Image Compression: A Review"，2021年

14. "Deep Learning for Image Enhancement: A Review"，2021年

15. "Deep Learning for Image Deraining: A Review"，2021年

这些论文代表了基于深度学习的图像增强领域的一些重要进展和应用，涵盖了超分辨率、低光照增强、去噪、去模糊、去雨等方面的研究。