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题名基于双域学习的JPEG压缩图像去压缩效应算法
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作者
王新欢
任超
何小海
王正勇
李兴龙
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机构
四川大学电子信息学院
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出处
《信息技术与网络安全》
2019年第12期42-47,57,共7页
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基金
国家自然科学基金(61871279)
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文摘
针对JPEG压缩图像存在的压缩伪影,提出了一种基于双域学习的JPEG压缩图像去压缩效应算法,以使压缩图像达到更好的视觉效果。该算法利用深度卷积神经网络,根据JPEG压缩图像的特点,分别在像素域和DCT变换域对压缩图像进行去噪,最后将双域的学习信息进行有效融合,以达到更好的去块效应效果。所提出的卷积神经网络使用宽激活残差块(Wide-activation Residual Block,WARB)作为结构单元,能在有效提升网络预测性能的同时,不引入更多的网络参数和计算量。实验结果表明,相比于目前先进的去压缩效应算法,所提出的JPEG压缩图像去压缩效应算法能在主客观上均获得更好的性能。
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关键词
JPEG压缩
去压缩效应
深度学习
宽激活残差结构
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Keywords
JPEG compression
decompression artifact
deep learning
wide-activation residual block
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分类号
TN919.81
[电子电信—通信与信息系统]
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