[发明专利]结合DCT域和像素域学习的JPEG压缩图像去压缩效应方法有效
| 申请号： | 201910584104.4 | 申请日： | 2019-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN112188217B | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 何小海;李兴龙;任超;孙梦笛;熊淑华;普拉迪普卡恩;滕奇志 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | H04N19/625 | 分类号： | H04N19/625;H04N19/61;H04N19/70;G06T9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合DCT域和像素域学习的JPEG压缩图像去压缩效应方法。主要包括以下步骤：针对JPEG压缩图像，分别构建基于卷积神经网络的DCT域网络和像素域网络结构模型；利用训练图像集，分别训练构建的两个卷积神经网络模型；使用训练得到的两个卷积神经网络，分别对JPEG压缩图像进行预测输出；使用加权平均的方式，将两个网络的预测结果进行融合；将融合后的图像张量重组成图像，得到最终的去压缩效应处理结果。本发明所述方法可以减少JPEG压缩图像中存在的压缩效应，并在一定程度上恢复图像在压缩过程中丢失的细节信息。本发明方法可以应用于图像及视频压缩、数字多媒体通信等领域。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 dct 像素 学习 jpeg 压缩 图像 效应 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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