论文摘要
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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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王新欢,任超,何小海,王正勇,李兴龙
关键词: 压缩,去压缩效应,深度学习,宽激活残差结构
来源: 信息技术与网络安全 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 四川大学电子信息学院
基金: 国家自然科学基金(61871279)
分类号: TP391.41;TP183
DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2019.12.009
页码: 42-47+57
总页数: 7
文件大小: 463K
下载量: 63
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