浪矢\n

摘要： 目录基于深度学习的图像有损压缩 基于深度学习的图像有损压缩 \(\quad\)图像油酸压缩主要包括三个模块，即 变换、量化、熵编码模块 变换是是将图像从像素空间映射到一个特征空间，该过程希望利用像素空间中像素之间的相关性尽可能消除冗余。 变换后，为了进一步压缩以及便于进行编码，要将特征空间的元素进行 阅读全文

摘要： 目录为什么使用帧内预测？h.264/AVCh.265/HEVCVVC 为什么使用帧内预测？ \(\quad\) 帧内预测是一种较为简单和实用的图像压缩编码方法。预测压缩编码后传输的并不是像素值本身，而是编码像素的预测值和真实值之差，即预测误差或残差。 \(\quad\) 这是因为大量统计结果表明，同 阅读全文

摘要： 目录 如何看待环境色（照射在物体上的光的颜色），影响了对答案的选择，这与人类判断物体颜色时的视觉恒常性有关系。 在日常生活中，光源不同，我们实际看到的颜色就会不同，比如下面这张草莓图，对照 RGB 标准颜色的话，它并不是红色的，但大部分人会认为「这张草莓是红色」。 背后的原因是我们会将环境光是浅蓝色 阅读全文

摘要： 目录WebP简介原理为什么对预测数据做残差就可以提高压缩率呢？为什么使用算术编码压缩率高于哈夫曼编码？ WebP简介 \(\quad\)目前在互联网上，图片流量仍占据较大的一部分。因此，在保证图片质量不变的情况下，节省流量带宽是大家一直需要去解决的问题。传统的图片格式，如 JPEG，PNG，GIF 阅读全文

摘要： 目录优势原理人对亮度信息更为敏感人对高频信号并不敏感 优势 DCT变换可以将高频信号与低频信号分开，从而在压缩时将下三角区域的高频信号进行更充分的压缩(其实就是进行更离散的量化) 原理 人对亮度信息更为敏感 首先将RGB格式转化为YCbCr格式，做DCT变换(这是为了便于分别对亮度和色度分量进行处理 阅读全文

摘要： 目录摘要 摘要 最近的图像压缩算法主要关注于设计更准确和更灵活的熵模型，从而更好的参数化潜在特征的分布。 然而，很少有人关注于构造图像空间和潜在特征空间之间的变换。该文章没有采用之前自编码器风格的网络来构建这种变换，而是使用增强可逆编码网络，来减少信息丢失，从而获得更好的压缩。 阅读全文

摘要： RD性能： 结合图像重压缩的MLCC模型以及 自编码器中的注意力机制 The Devil Is in the Details: Window-based Attention for Image Compression(全注意力机制 可以换成ViT) Joint Global and Local Hi 阅读全文

摘要： 目录简介创新点内容Entropy Coding Using Multistage Context Model模型结构残差邻域注意力块Residual Neighborhood Attention Block RNAB激活函数 高斯误差线性单元激活函数GELU多阶段上下文模型 (MCM)并行解码 简介 阅读全文

摘要： 目录简介创新点模型框架信道条件熵模型实验&结果 简介 熵约束自动编码器的熵模型同时使用前向适应和后向适应。 前向自适应利用边信息，可以被有效加入到深度网络中。 后向自适应通常基于每个符号的因果上下文进行预测，这需要串行处理，这妨碍了GPU / TPU的有效利用。 创新点 本文引入两个增强模块，通道调 阅读全文

摘要： 目录传统方法的局限性端到端的基于学习的方法熵编码过程 传统方法的局限性 传统的方法基于分割的图像块，会产生伪影。 编码器的各个组件之间依赖关系复杂，难以手动进行整体优化。 单个模块得到较大提升后，模型整体可能不会有太大提高。 端到端的基于学习的方法 对模型整体进行联合优化，对单个组件的改进会影响模型 阅读全文