【摘 要】
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现有的空域错误隐藏算法通常以高复杂度的迭代逼近机制换取恢复质量的轻微提升,且一些算法只适合于特定的丢失模式.为此,本文提出了一种非迭代收缩多方向预测(Non-iterative
【机 构】
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东华大学信息科学与技术学院,上海交通大学
【基金项目】
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上海市自然科学基金(18ZR1400300),人工智能教育部重点实验室开放基金(LAI202112)
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现有的空域错误隐藏算法通常以高复杂度的迭代逼近机制换取恢复质量的轻微提升,且一些算法只适合于特定的丢失模式.为此,本文提出了一种非迭代收缩多方向预测(Non-iterative Shrinkage Multi-directional,NSM)的空域错误隐藏算法,以便更好地平衡计算复杂度与恢复质量等性能指标,且能处理各种各样的丢失模式.对于当前受损块的错误隐藏,NSM算法首先通过各向同性梯度检测器学习当前延拓区域的梯度特征;随后,基于具有16邻域像素和8预测方向的基本隐藏单元,多方向预测器按照收缩填充次序逐
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