本研究は、低照度かつ低解像度な画像を対象に、照度補正と超解像を同時に実現する画像強調モデルを提案する。夜間に撮影された車載画像は視認性が著しく低下し、解像度が低いときは標識や歩行者などの特定は困難である。これまでに、生成対向ネットワークを用いて未知の環境でも対応可能な照度補正や超解像がそれぞれ開発されている．ただし，照度補正を先行すると、超解像で色情報の再現ミスが拡散されて画像全体の品質が損なわれやすい。一方で超解像を優先すると、細部の情報が失われたまま照度が補正される可能性がある。そこで提案法では、これらの手法を統合した画像強調モデルを用いて画質の向上と情報の損失を最小限に抑える。