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：范梦 熊淑华 陈洪刚 吴小强 何小海 FAN Meng;XIONG Shu-hua;CHEN Hong-gang;WU Xiao-qiang;HE Xiao-hai

作者机构：四川大学电子信息学院四川成都610065 

出 版 物：《通信技术》 (Communications Technology)

年 卷 期：2018年第51卷第1期

页      面：82-86页

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081001[工学-通信与信息系统] 

基　　金：国家自然科学基金(No.61471248) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.2012017yjsy159)~~ 

主　　题：JPEG 去块效应 自适应高斯混合模型 稀疏表示 

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。