DPW-SDNet: JPEG 압축 이미지의 소프트 디코딩을 위한 듀얼 픽셀-웨이블릿 영역 딥 CNNs

JPEG는 널리 사용되는 손실 압축 방법 중 하나입니다. JPEG로 압축된 이미지는 특히 낮은 비트율에서 블록 현상과 흐림 등의 압축 아티팩트를 겪곤 합니다. 소프트 디코딩은 코덱을 변경하거나 추가적인 코딩 비트를 도입하지 않고 압축된 이미지의 품질을 개선하는 효과적인 해결책입니다. 저수준 및 고수준 컴퓨터 비전 문제 모두에서 딥 컨볼루셔널 신경망(CNNs)의 우수한 성능에 영감을 받아, 우리는 JPEG 압축 이미지를 위한 듀얼 픽셀-웨이블릿 영역 딥 CNN 기반 소프트 디코딩 네트워크, 즉 DPW-SDNet을 개발하였습니다.픽셀 영역의 깊은 네트워크는 압축된 이미지의 네 가지 다운샘플링 버전을 사용하여 4채널 입력을 형성하고 픽셀 영역 예측을 출력합니다. 반면 웨이블릿 영역의 깊은 네트워크는 1레벨 이산 웨이블릿 변환(DWT) 계수를 사용하여 4채널 입력을 형성하여 DWT 영역 예측을 생성합니다. 픽셀 영역과 웨이블릿 영역의 추정치가 결합되어 최종 소프트 디코딩 결과가 생성됩니다. 실험 결과는 제안된 DPW-SDNet이 여러 최신 압축 아티팩트 감소 알고리즘보다 우월함을 입증하였습니다.