基于深度残差网络的JPEG图像超分辨方法.pdf

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1、硕士学位论文基于深度残差网络的JPEG图像超分辨方法LEARNINGADEEPRESIDUALNETWORKFORJPEGIMAGESUPER-RESOLUTION胥凤驰哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP391.4学校代码：10213国际图书分类号：612.3密级：公开工学硕士学位论文基于深度残差网络的JPEG图像超分辨方法硕士研究生：胥凤驰导师：左旺孟教授申请学位：工学硕士学科：计算机科学与技术所在单位：计算机科学与技术学院答辩日期：2018年06月授予学位单位：哈尔滨工业大学C

2、lassifiedIndex:TP391.4U.D.C:612.3DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringLEARNINGADEEPRESIDUALNETWORKFORJPEGIMAGESUPER-RESOLUTIONCandidate：FengchiXuSupervisor：Prof.WangmengZuoAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ComputerSciencean

3、dTechnologyAffiliation：SchoolofComputerScienceandTechnologyDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要随着信息技术的发展和普及，网络图片的数量逐渐增加，人们对图像质量的需求日益增高。因为网络的带宽和计算机存储空间的约束，网络传输经常采用低分辨率的、有损压缩的图像。这就需要从给出的低分辨率的压缩图像中重建出高分辨率的

4、清晰图像。因为大多数的图像超分辨模型都是基于低分辨率图像是无损压缩的假设，结果导致JPEG压缩伪影在超分辨的过程中恶化，从而导致不好的视觉效果。本文首先对国内外图像超分辨方法以及图像质量评价标准进行分析和总结。然后在此基础上，提出本文的方法以及改进的方法。（1）对于JPEG退化图像的一个通用的假设是：先由HR图像下采样，然后进行一定质量因子的JPEG压缩。因此，一个直观的解决方案就是先通过JPEG伪影去除算法恢复出清晰的LR图像，然后对复原图像进行超分辨处理。因此本文设计了两个级联网络：AR-S

5、RCNN，TNRD-VDSR。通过实验对比，发现两种级联网络均可以达到JPEG图像超分辨的效果，并且TNRD-VDSR的效果比AR-SRCNN效果更加好，但是近看的话，还是存在细微的伪影。分析其原因，级联网络先对JPEG图像去除压缩伪影，然后再进行超分辨，虽然达到了较好效果，但是由于不能端到端的训练，连接的管道会引入累积误差，所以结果不能让人们满意。（2）针对级联网络存在的问题，本文设计了一个深度残差卷积神经网络。网络包含两个子网，形成一个级联结构，分别用来实现去除JPEG压缩伪影、图像超分辨及

6、信息整合。网络通过利用两个模块之间的跳跃连接来共享卷积特征，提高网络性能。网络可以实现端到端的联合学习，避免管道误差。最后本文针对不同质量因子训练模型，实现对质量因子鲁棒的模型。实验证明本文的方法无论在伪影去除任务上，还是JPEG图像超分辨任务上，都可以得到满意的效果。关键词：图像超分辨；卷积神经网络；JPEG压缩；残差学习；联合学习哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentandpopularizationofinformationtechnology,

7、thenumberofnetworkpictureshasgraduallyincreased.Thedemandforimagequalityisgettinghigherandhigher.Duetothelimitationofnetworkbandwidthandstoragespace,lowresolutionandlossycompressionimagesareoftenusedinnetworktransmission.Thisrequirestherestorationofh

8、ighresolutionclearimagesfromthelowresolutioncompressedimages.Becausemostoftheimagesuper-resolutionmethodsarebasedontheassumptionthatlowresolutionimagesarelosslesscompression,theresultscausetheJPEGcompressionartifactstodeteriorateduringsuper-resolutio