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基于多尺度残差网络的全局图像压缩感知重构
基于多尺度残差网络的全局图像压缩感知重构
摘要：
随着数字图像的广泛应用，图像压缩技术对图像的高效存储和传输变得越来越重要。然而，传统的图像压缩方法往往会引入较大的破坏性失真。为了降低图像压缩的失真，并提高图像的重构质量，本文提出了一种基于多尺度残差网络的全局图像压缩感知重构方法。该方法通过引入多尺度残差网络，结合感知损失和重构损失，有效地提升了图像的压缩重构质量。实验证明，该方法在保证较低失真的同时，能够显著提高图像的重构质量和细节保留能力。
关键词：图像压缩；重构质量；多尺度残差网络；感知损失；重构损失；细节保留
1.引言
随着数字图像的广泛应用，图像的高效压缩和重构成为图像处理领域的重要研究内容。然而，传统的图像压缩方法通常会引入较大的破坏性失真，导致图像的质量下降和细节丢失。为了降低压缩失真并提高图像的重构质量，近年来的研究中涌现出了许多新的图像压缩感知重构方法。
2.相关工作
2.1传统图像压缩方法
传统的图像压缩方法主要包括基于变换的方法和基于预测的方法。基于变换的方法通常使用离散余弦变换（DCT）或离散小波变换（DWT）对图像进行变换，然后使用熵编码进行压缩。基于预测的方法利用图像中的冗余进行预测和编码。然而，这些传统方法常常会引入较大的失真。
2.2图像压缩感知重构方法
为了降低传统图像压缩方法的失真，一些研究者提出了基于感知特性的图像压缩感知重构方法。这些方法通过在压缩过程中引入感知模型和优化算法，针对人眼对图像的感知特性进行压缩和重构，以提高图像的质量。然而，这些方法通常需要复杂的计算过程和较长的处理时间。
3.方法提出
本文提出了一种基于多尺度残差网络的全局图像压缩感知重构方法。该方法主要包括以下几个步骤：
3.1多尺度残差网络的设计
为了提取图像的多尺度特征，我们设计了一个多尺度残差网络。该网络包括多个并行的卷积层和残差连接。通过多尺度的卷积层，我们可以捕获不同尺度下的特征，并通过残差连接进行特征的融合。
3.2感知损失和重构损失的定义
为了保持图像的细节和结构信息，在重构过程中我们引入了感知损失和重构损失。感知损失通过计算压缩图像和原始图像之间的感知差异来衡量图像的质量。重构损失通过计算压缩图像和重构图像之间的差异来衡量图像的失真。
3.3图像重构过程
在图像重构过程中，我们首先对原始图像进行压缩，得到压缩图像。然后，利用多尺度残差网络对压缩图像进行解压缩，得到重构图像。最后，通过损失函数最小化来优化重构图像。
4.实验评估
为了评估本文提出的方法的性能，我们在多个图像数据集上进行了实验。实验结果表明，我们的方法在保证较低失真的同时，能够显著提高图像的重构质量和细节保留能力。与传统的压缩方法相比，我们的方法具有更好的图像质量和细节保留效果。
5.结论
本文提出了一种基于多尺度残差网络的全局图像压缩感知重构方法。该方法通过引入多尺度残差网络和感知损失，有效地提高了图像的压缩重构质量。实验证明，我们的方法能够在保证较低失真的同时，显著提高图像的重构质量和细节保留能力。未来的研究可以进一步优化算法并扩展到视频压缩方面。
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