通过减轻向压缩域的增强偏差来提升压缩图像质量

现有的压缩图像质量增强方法致力于将增强域与原始域对齐以生成逼真图像。然而，这些方法表现出一种普遍存在的向压缩域的增强偏差，无意中将其视为比原始域更逼真。这种偏差使得增强图像与其压缩对应物高度相似，从而降低了其感知质量。在本文中，我们提出了一种简单而有效的方法来减轻这种偏差并提升压缩图像的质量。我们的方法采用以压缩图像为关键条件的条件判别器，并引入域发散正则化以主动拉大增强域与压缩域的距离。通过这种双重策略，我们的方法能够实现对压缩域的判别，并使增强域更接近原始域。全面的质量评估证实，我们的方法优于其他最先进（SOTA）方法，且未增加推理开销。