研究目的
开发一种基于双像素-小波域深度卷积神经网络的JPEG压缩图像软解码网络，在不改变编解码器或引入额外编码比特的情况下提升压缩图像质量。
研究成果
DPW-SDNet通过利用双像素-小波域深度卷积神经网络，有效减少了JPEG压缩图像中的压缩伪影。该算法在客观评估分数和视觉质量方面均优于多种现有最先进算法。未来工作包括将该框架扩展至其他图像压缩标准和修复问题。
研究不足
DPW-SDNet需要为不同的压缩质量因子（QFs）训练专用模型，这可能限制其在实际应用中当QF未知时的灵活性。
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[2018年IEEE先进加速器概念研讨会(AAC) - 美国科罗拉多州布雷肯里奇(2018.8.12-2018.8.17)] 2018年IEEE先进加速器概念研讨会(AAC) - 通过反向拉曼放大实现太瓦级长波长激光脉冲压缩
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[2018年IEEE先进加速器概念研讨会(AAC) - 美国科罗拉多州布雷肯里奇(2018.8.12-2018.8.17)] 2018年IEEE先进加速器概念研讨会(AAC) - 通过反向拉曼放大实现太瓦级长波长激光脉冲压缩
DOI：10.1109/AAC.2018.8659390
出版年份：2018
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
JPEG是一种广泛使用的有损压缩方法。JPEG压缩图像通?；岢鱿职樾в湍：谀诘难顾跷庇?，尤其是在低比特率情况下。软解码是一种无需改变编解码器或引入额外编码比特即可提升压缩图像质量的有效方案。受深度卷积神经网络（CNN）在计算机视觉底层和高层任务中卓越表现的启发，我们开发了一种基于双像素-小波域深度CNN的JPEG压缩图像软解码网络DPW-SDNet。像素域深度网络将压缩图像的四个下采样版本组成4通道输入并输出像素域预测，而小波域深度网络利用一级离散小波变换（DWT）系数形成4通道输入以生成小波域预测。通过融合像素域与小波域的估计结果，最终产生软解码输出。实验结果表明，所提出的DPW-SDNet在多项指标上优于当前最先进的压缩伪影抑制算法。
作者：
Honggang Chen，Xiaohai He，Linbo Qing，Shuhua Xiong，Truong Q. Nguyen
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