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题名基于多尺度稠密残差网络的JPEG压缩伪迹去除方法
被引量：3
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作者
陈书贞
张祎俊
练秋生
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
河北省信息传输与信号处理重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期2479-2486,共8页
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基金
国家自然科学基金(61471313)
河北省自然科学基金(2019203318)~~
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文摘
JPEG在高压缩比的情况下,解压缩后的图像会产生块效应、边缘振荡效应和模糊,严重影响了图像的视觉效果。为了去除JPEG压缩伪迹,该文提出了多尺度稠密残差网络。首先把扩张卷积引入到残差网络的稠密块中,利用不同的扩张因子,使其形成多尺度稠密块;然后采用4个多尺度稠密块将网络设计成包含2条支路的结构,其中后一条支路用于补充前一条支路没有提取到的特征;最后采用残差学习的方法来提高网络的性能。为了提高网络的通用性,采用具有不同压缩质量因子的联合训练方式对网络进行训练,针对不同压缩质量因子训练出一个通用模型。经实验表明,该文方法不仅具有较高的JPEG压缩伪迹去除性能,且具有较强的泛化能力。
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关键词
JPEG压缩
压缩伪迹
多尺度稠密块
扩张卷积
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Keywords
JPEG compression
Compression artifacts
Multi-scale dense blocks
Dilate convolution
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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