JPEG Artifacts Reduction via Deep Convolutional Sparse Coding

To effectively reduce JPEG compression artifacts, we propose a deep convolutional sparse coding (DCSC) network architecture. We design our DCSC in the framework of classic learned iterative shrinkage-threshold algorithm. To focus on recognizing and separating artifacts only, we sparsely code the fea...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Proceedings / IEEE International Conference on Computer Vision S. 2501 - 2510
Hauptverfasser:	Fu, Xueyang, Zha, Zheng-Jun, Wu, Feng, Ding, Xinghao, Paisley, John
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 01.10.2019
Schlagworte:	Convolution Convolutional codes Encoding Feature extraction Image coding Task analysis Transform coding
ISSN:	2380-7504
Online-Zugang:	Volltext
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