基于自适应高斯混合模型的JPEG压缩图像去块效应算法

• 作者: 何小海 吴小强 熊淑华 范梦 陈洪刚
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: JPEG 去块效应 自适应高斯混合模型 稀疏表示
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 信息处理与传输
• 页码范围: 82-86
• 页数: 5页
• 分类号: TN91
• 字数: 3585字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2018.01.015

摘要

基于分块离散余弦变换的JPEG图像压缩算法,在低码率时解码图像会产生明显的块效应,严重降低了图像质量.针对JPEG压缩图像产生的块效应,提出了一种利用高斯混合模型自适应学习图像先验的去块效应算法.该算法利用初始去块效应图像将外部图像库训练得到的高斯混合模型映射到针对特定图像的高斯混合模型,得到自适应的高斯混合模型,然后结合加权的稀疏表示方法,利用训练得到的自适应高斯混合模型用于图像去块效应.实验结果表明,提出的去块效应算法能较好地去除块效应,且优于一些图像去块效应和图像去噪算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何小海	四川大学电子信息学院	395	2334	21.0	30.0
2	吴小强	四川大学电子信息学院	43	190	7.0	11.0
3	熊淑华	四川大学电子信息学院	78	385	8.0	18.0
4	陈洪刚	四川大学电子信息学院	9	16	3.0	4.0
5	范梦	四川大学电子信息学院	2	3	1.0	1.0