$\mathbf{D^3}$：基于深度双域的JPEG压缩图像快速复原
计算机视觉与模式识别
2016-04-12 v3 人工智能
机器学习
摘要
本文中，我们设计了一个基于深度双域（）的快速复原模型，用于去除JPEG压缩图像的人工伪影。它利用了深度网络强大的学习能力，以及过往深度架构设计中很少融入的针对问题的专门知识。对于后者，我们同时考虑了JPEG压缩方案的先验知识，以及基于稀疏性的双域方法的成功实践。我们进一步设计了单步稀疏推断（1-SI）模块，作为稀疏编码的一种高效轻量级前馈近似。大量实验验证了所提出的模型相对于几种最先进方法的优越性。具体而言，我们的最佳模型能够在PSNR上比最新深度模型高出约1 dB，且速度快30倍。
引用
@article{arxiv.1601.04149,
title = {$\mathbf{D^3}$: Deep Dual-Domain Based Fast Restoration of JPEG-Compressed Images},
author = {Zhangyang Wang and Ding Liu and Shiyu Chang and Qing Ling and Yingzhen Yang and Thomas S. Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.04149},
year = {2016}
}