Generated with sparks and insights from 7 sources

Introduction

• JPEG伪影是指在图像上出现的原本被拍摄物体并不存在的各种形态的影像。

• 伪影通常在图像处理后，尤其在合成图片中，表现为不自然的痕迹、区域或瑕疵。

• 伪影的产生原因包括降噪和锐化处理、数据压缩和传输损失。

• 降噪和锐化处理可能导致视觉伪影，如过度锐化的光晕和细节损失。

• 数据压缩和传输损失会导致图像质量下降，出现色彩断层、低对比度细节损失和边缘波浪等伪影现象。

• 去除JPEG伪影的方法包括使用AI工具、深度学习技术和特定的软件滤镜。

• VanceAI JPEG去伪影工具和Adobe Photoshop的Neural Filters是常用的去伪影工具。

• 深度学习技术如去噪卷积神经网络（DnCNN）和超分辨率卷积神经网络（SRCNN）也被用于去除JPEG伪影。

伪影的基础概念 [1]

• 定义: 伪影是指在图像上出现的原本被拍摄物体并不存在的各种形态的影像。

• 表现形式: 在图像处理后，尤其在合成图片中，表现为不自然的痕迹、区域或瑕疵。

• 成像系统: 成像系统在图片重建时会产生伪影问题，主要由于图像处理的不精确或信息缺失。

• 视觉效果: 伪影通常会让人看出是人为处理过的痕迹。

• 示例: 参考图像中可以看到伪影的具体表现形式。

伪影出现的原因 [1]

• 降噪和锐化: 软件在处理图像时可能会导致明显的视觉伪影，包括过度锐化的光晕和细节损失。

• 非线性信号处理: 伪影是由非线性信号处理造成的，随着信号的变化不做平稳变化而发生阶跃。

• 数据压缩: 数据压缩会导致图像质量下降，出现色彩断层、低对比度细节损失和边缘波浪等伪影现象。

• 传输损失: 图像在传输过程中可能会丢失部分数据，导致伪影的产生。

• 测试卡: 一些伪影可以通过log-F-contrast测试卡模块来测量。

去除JPEG伪影的方法 [2]

• AI工具: 使用AI工具如VanceAI JPEG去伪影工具可以有效去除JPEG伪影。

• 深度学习: 深度学习技术如去噪卷积神经网络（DnCNN）和超分辨率卷积神经网络（SRCNN）被用于去除JPEG伪影。

• 软件滤镜: Adobe Photoshop的Neural Filters提供了JPEG伪影移除滤镜。

• 在线工具: VanceAI提供了在线去除JPEG伪影的工具，操作简单快捷。

• 机器学习: CorelDRAW使用先进的机器学习技术帮助减少JPEG压缩伪影并恢复图像细节。

常用去伪影工具 [2]

• VanceAI JPEG去伪影工具: 使用AI技术在线去除JPEG伪影，操作简单，效果显著。

• Adobe Photoshop Neural Filters: 提供JPEG伪影移除滤镜，利用深度学习技术分析和去除伪影。

• CorelDRAW: 使用机器学习技术减少JPEG压缩伪影并恢复图像细节。

• Fotor: 提供AI技术设计的JPEG伪影去除工具，自动增强图像质量。

• Topaz Labs: 提供图像和视频伪影消除工具，适用于各种压缩伪影。

深度学习技术在去伪影中的应用 [3]

• 去噪卷积神经网络（DnCNN）: 用于减少图像中的JPEG压缩伪影。

• 超分辨率卷积神经网络（SRCNN）: 通过深度学习算法去除JPEG压缩伪影并减少噪点和模糊。

• SwinIR: 使用Swin Transformer进行图像恢复，包括JPEG压缩伪影移除。

• 训练模型: 通过训练模型来提高去伪影效果，如使用DIV2K和Flickr2K数据集。

• 多任务学习: 结合图像超分辨率、图像去噪和JPEG压缩伪影移除的多任务学习方法。

Related Videos

<br><br>

<div class="-md-ext-youtube-widget"> { "title": "PS 2\u6b65\u53bb\u9664\u56fe\u7247\u4f2a\u5f71#photoshop #ps\u6559\u7a0b#\u6444\u5f71\u8c03\u8272#\u5929\u79c0\u8bb2\u540e\u671f", "link": "https://www.youtube.com/watch?v=W6aSpBoKnwI", "channel": { "name": ""}, "published_date": "Apr 28, 2023", "length": "" }</div>