一种分解模型启发的图像压缩伪影去除方法

本发明一种分解模型启发的图像压缩伪影去除方法，属于图像质量增强领域，致力于解决低质量压缩图像恢复问题，首先，构建了一种基于结构纹理分解的图像压缩伪影去除优化模型，其次，将该模型展开为一种可解释的图像压缩伪影去除网络STNet，该网络主要包括结构特征提取模块和纹理特征提取模块，这两个模块交替迭代更新并且以渐进增强的方式优化图像的结构特征和纹理特征，从而使得结构特征和纹理特征能够实现互补，最终，将结构特征提取模块和纹理特征提取模块分别输出的结构图像、纹理图像通过逐像素相加操作得到输出的增强图像，本发明方法的重建性能在图像质量客观评价指标PSNR、SSIM和PSNR‑B上均优于多个现有的图像压缩伪影去除方法。