第３５卷第１期重庆邮电大学学报（自然科学版）Ｖｏｌ．３５Ｎｏ．１２０２３年２月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ｆｅｂ．２０２３ＤＯＩ：１０．３９７９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３⁃８２５Ｘ．２０２１０７３００２６４基于变换域注意力机制的压缩伪影去除的方法收稿日期：２０２１⁃０７⁃３０修订日期：２０２２⁃１０⁃２５通讯作者：陈志乾ｃｈｅｎｚｑｉａｎ＠ｙｅａｈ．ｎｅｔ基金项目：国家自然科学基金（６２１７６０３５，６１９０６０２５）；重庆市自然科学基金（ｃｓｔｃ２０２０ｊｃｙｊ⁃ｍｓｘｍＸ０８３５，ｃｓｔｃ２０２１ｊｃｙｊ⁃ｂｓｈ０１５５）；重庆市教委科学技术研究项目（ＫＪＺＤ⁃Ｋ２０２１００６０６，ＫＪＱＮ２０１９００６０７，ＫＪＱＮ２０２０００６４７，ＫＪＱＮ２０２１００６４６）ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＩｔｅｍｓ：ＴｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（６２１７６０３５，６１９０６０２５）；ＴｈｅＣｈｏｎｇｑｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＰｒｏｇｒａｍｏｆＢａｓｉｃＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＦｒｏｎｔｉｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ｃｓｔｃ２０２０ｊｃｙｊ⁃ｍｓｘｍＸ０８３５，ｃｓｔｃ２０２１ｊｃｙｊ⁃ｂｓｈ０１５５）；ＴｈｅＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＲｅｓｅａｒｃｈＰｒｏｇｒａｍｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＭｕｎｉｃｉｐａｌＥｄｕｃａｔｉｏｎＣｏｍｍｉｓｓｉｏｎｕｎｄｅｒＧｒａｎｔ（ＫＪＺＤ⁃Ｋ２０２１００６０６，ＫＪＱＮ２０１９００６０７，ＫＪＱＮ２０２０００６４７，ＫＪＱＮ２０２１００６４６）陈志乾１，２，朱俊１，２，高陈强１，２（１．重庆邮电大学通信与信息工程学院，重庆４０００６５；２．信号与信息处理重庆市重点实验室，重庆４０００６５）摘要：图像有损压缩过程往往会导致图像质量退化，使图像出现压缩伪影。针对现有基于深度学习的方法缺乏对联合图像专家组（ＪｏｉｎｔＰｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃＥｘｐｅｒｔｓＧｒｏｕｐ，ＪＰＥＧ）压缩算法先验信息的利用，提出一种基于变换域注意力机制的去伪影方法。该方法利用卷积神经网络在像素域和离散余弦变换（ｄｉｓｃｒｅｔｅｃｏｓｉｎｅｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＤＣＴ）域分别提取特征，再将双域...
