使用ESRGAN增强压缩图像的主观质量 0.背景 PyTorch实施压缩图像的主观质量增强。 注意：网络结构，数据集和训练方法与原始论文不同。 随时联系： ryanxingql@gmail.com 。 1.预先要求 1.1。 环境 乌本图20.04 LTS CUDA 10.1 烟火1.6 软件包：TQDM，LMDB，PYYAML，OPENCV-PYTHON，SCIKIT-IMAGE，TENSORBOARDX，LPIPS 假设您已经安装了CUDA 10.1，则： git clone --depth=1 https://github.com/RyanXingQL/SubjectiveQE-ESRGAN cd SubjectiveQE-ESRGAN/ conda create -n esrgan python=3.7 -y conda activate esrgan pytho

离散余弦压缩代码matlab 傅里叶变换 为了压缩图像，我们需要使用Matlab进行2D离散余弦变换，压缩和2D逆离散余弦变换（IDCT） 如果您有类似的作业，请不要复制该代码，请尝试理解它。

毛刺 未压缩图像的自动毛刺效果。 非常简单的python代码。 怎么跑 ./glitcher.py path/to-image.bmp 这将生成一个新的path/to-image-glithced.bmp处理过的图像。 例子 执照 麻省理工学院许可证 (MIT) 版权所有 (c) [2015] [Rodrigo Espinosa Curbelo] 特此授予任何人免费获得本软件副本和相关文档文件（“软件”）的许可，不受限制地处理本软件，包括但不限于使用、复制、修改、合并的权利、发布、分发、再许可和/或出售软件的副本，并允许向其提供软件的人员这样做，但须符合以下条件： 上述版权声明和本许可声明应包含在软件的所有副本或重要部分中。 本软件按“原样”提供，不提供任何形式的明示或暗示的保证，包括但不限于适销性、特定用途的适用性和不侵权的保证。 在任何情况下，作者或版权持有人均不对任何索赔、

Caesium Image Compressor图片压缩工具是一款可以将图片大小缩小多达90％的图片处理软件，软件使用相当简单好用，没有多余设定选项，只要把相片全部拖曳，一键即可批次最佳化图片，它具有几种不同的压缩级别，允许您查看压缩结果，非常有用。如果您正在寻找一款既能够压缩图片体积又不影响图像画质的图片压缩工具，那就不妨来试试这款Caesium Image Compressor吧~该软件可以减小图片的尺寸而不会降低质量，因此您可以为高清照片节省空间，而无需担心，支持单张图片压缩也支持批量处理，压缩级别及后缀都可以自定义。无需其他软件即可打开压缩文件。 保留原始文件格式，而不损失任何视觉质量。 以批处理模式处理文件，使用简单的滑块选择压缩级别。 选择每个图像的不同压缩级别，支持自定义后缀。可以使用此工具压缩几种图像格式，例如JPG，JPEG，PNG，BMP或WMF，并将其保存为JPG，PNG或BMP。 真实的结果是令人难以置信的：节省了细节的图像，并且没有质量损失，并且节省了大量空间，当您必须处理数百甚至数千张照片时。 Cesium在全球范围内拥有超过一百万的下载量

image-conversion：一个简单易用的JS图像转换工具，可以指定大小以压缩图像

线性预测DPCM对 作最佳预测时，如何采用以前的已知像素值 扫描方向 当前像素

DCT数据压缩的基本思想是：由于DCT的能量聚集特性，对一幅图像进行离散余弦变换后，许多有关图像的重要可视信息都集中在DCT系数矩阵的左上角，也就是低频部分。DCT系数矩阵左上角第一个值称为DC系数，是整个矩阵的平均值，其余的称为AC系数，越靠近左上角对应的频率越低，越靠近右下角对应的频率越高。 直接对整个图像进行2D-DCT变换的优点在于避免了分块效应，使得解压缩图像的保真度得到了保障，缺点在于计算复杂度高。 整图DCT变换流程 1. 直接对整幅图像进行DCT变换 2. 对DCT系数矩阵做不同程度的量化 3. 对量化后的DCT系数矩阵进行IDCT反变换得最终图像 4. 比较不同量化程度下还原图像MSE

FFT将信息量集中在了矩阵的四个角上，这一特性导致了图像中信息量的分散，相比于将信息量集中在一个角的DCT变化，FFT变换的压缩性能较差。将系数矩阵转换为极坐标形式，可见中心附近较亮。中心附近为低频信息，距中心较远的为高频信息。但边缘附近也有较多的能量分布。 FFT变换有两种量化方法，第一种是对FFT系数矩阵进行线性量化(量化方式同整幅DCT变换方法的量化方式)，第二种是对FFT系数矩阵进行非线性量化(以直角系系数矩阵中心为圆心进行量化)。 实验中对线性量化与非线性量化方式都进行了尝试，但因为线性量化会损失大量的频域信息，导致还原出的图像质量很差，在实际应用中不能采取该方式进行量化；而非线性量化可以极大的避免大量频域信息的损失，很好的符合了FFT系数矩阵中能量集中在四个角的特性，还原出的图像质量高，因此本报告中只选用非线性量化方式。 算法流程 1. 将图像进行FFT变换得到FFT系数矩阵。 2. 以FFT系数矩阵中心为圆心，分别以不同的半径将圆内系数置为零。 3. 将量化后的FFT系数矩阵进行IFFT变换还原图像。

图像数据库会经常性增加图像，而传统上对增量图像进行压缩的方法是只利用图像内部冗余或增量图像之间冗余对其进行压缩，这往往忽略了增量图像和图像数据库已有图像的冗余性，压缩效率往往不高。针对这个问题，本文提出了充分利用图像数据库已有图像和增量图像的相似性和冗余性的压缩方法，称之为增量压缩方法。增量压缩方法中，首先对增量图像进行分类。接着，在类内搜索视觉最相似图像作为参考图像。然后，利用参考图像和增量图像的冗余性和相似性对增量图像进行压缩编码。实验结果表明，增量压缩编码方法相比传统压缩编码方法，压缩效率会有明显提升。

非法摄影作品可能会因其异常的压缩历史而暴露出来。 我们的工作旨在揭示相机图像的主要JPEG压缩，尤其是在相机外进行JPEG压缩时。 所提出的方法使用选定的软件工具（MATLAB）在给定图像上运行重新压缩运算符。 我们在Y，Cb和Cr颜色通道中测量给定图像与重新压缩版本之间的JPEG错误。 通过绘制JPEG错误曲线可以轻松识别相机内压缩。 本文提出了一种简单有效的方法来自动检测图像的压缩历史。 对于双压缩图像，该方法可以给出具有相应品质因数的历史压缩序列，并确定第一压缩是否为相机内压缩。 在两个数据集上进行的实验结果表明，该方法具有令人满意的检测精度，在机内压缩中的准确率超过96，并且没有误报，且块大小为512×512。该方法具有通用性。 它可以应用于多重压缩检测，并且对于不同的相机外压缩源（例如Adobe Photoshop）具有鲁棒性。 与以前的双重压缩方法相比，这使其更实用。