摘要
本发明公开了一种基于频率聚类先验知识的彩色图像量化步长估计方法,首先,将预先获取的彩色图像进行预处理,将图像从空间域转换到频率域;其次,构建改进的Res2Net‑C网络结构,获取频域中的量化步长信息;最后,引入了多通道卷积辅助估计色度通道的量化步长。本发明通过使用预处理操作将图像由空间域转化到频率域,方便了网络发掘JPEG图像中关于量化步长的痕迹,显著提高估计量化步长的准确率;提出的新的Res2Net‑C网络结构可以发掘图像的多尺度信息,从而提高估计量化步长的准确率;本发明相比于传统的估计量化步长的方法,准确率高,且更容易训练。