[发明专利]一种联合先验模型和细节增强的图像去压缩方法有效
| 申请号： | 201910290131.0 | 申请日： | 2019-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN111818345B | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 何小海;胡婧;任超;卿粼波;熊淑华;滕奇志;王正勇 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | H04N19/86 | 分类号： | H04N19/86;H04N19/192;H04N19/176;H04N19/119;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： | 本发明公布了一种联合先验模型和细节增强的图像去压缩方法。主要包括以下步骤：针对JPEG压缩图像，建立高斯量化噪声模型构建数据项；构建基于形状自适应低秩先验和量化约束先验的去块模型；构建基于稀疏表示的细节增强方法；在最大后验框架下，建立本发明联合先验模型和细节增强的图像去压缩的优化函数；用奇异值阈值和凸二次最小化求解优化函数，重建出去压缩图像。本发明所述的图像去压缩方法重建出来的图像不仅去除了视觉上令人讨厌的块效应，并且保留有丰富的细节信息，在客观评价参数上也具有优越的性能。本发明方法是一种有效的图像去压缩方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联合 先验 模型 细节 增强 图像 压缩 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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