联合边路和中路解码特征学习的多描述编码图像增强方法

摘要

提出一种联合边路和中路解码特征学习的多描述编码图像增强方法。该方法同时考虑了边路解码图像增强和中路解码图像增强的问题,因而可以通过联合学习优化中路解码和边路解码的特征来实现更好的网络训练。首先,考虑到多描述编码的边路独立解码和中路联合解码的特性,提出一种网络共享的边路低分辨率特征提取网络来有效地提取具有相同内容和差异细节的两个边路解码图像的特征,同时设计一种残差递归补偿网络结构并将其用于边路与中路低分辨率特征提取网络。其次,设计一种多描述边路上采样重建网络,该网络采用部分网络层参数共享策略,该策略能够减小网络模型参数量,同时提高网络的泛化能力。最后,提出一种多描述中路上采样重建网络,将两个边路低分辨率特征与中路低分辨率特征进行深层特征融合来实现多描述压缩图像的增强。大量的实验结果表明:在模型复杂度、客观质量和视觉质量评价方面,所提方法优于很多的图像增强方法如ARCNN、FastARCNN、DnCNN、WSR和DWCNN。