压缩图像增强方法研究综述

现在高效的图像压缩已经成为数字图像有效存储和传输的必要手段。经过压缩之后的图像难免存在块伪影、震荡伪影、图像模糊等问题。压缩图像增强技术作为图像编码效率提升的重要方式不仅能够提升压缩图像的质量,而且被广泛应用到计算机视觉任务如检测、识别、分割等的预处理阶段。从以下几个方面对压缩图像增强方法研究进行综述。从传统的压缩图像增强方法和基于深度学习的压缩图像增强方法入手,介绍图像增强技术的发展与分类,同时比较它们的优缺点。介绍并分析压缩图像增强的几种关键性技术如对比学习、强化学习、课程学习、知识蒸馏、对抗学习和网络架构搜索。总结全文并且对压缩图像增强技术的未来发展方向进行展望。