基于神经网络的图像视频编码：原理与技术综述

"《神经网络在图像视频编码中的应用综述》是一本关于图像视频编码的专业书籍，重点关注于2021年11月19日的研究进展。该领域的核心在于通过神经网络技术来实现图像视频信号的高效压缩，消除信号中的冗余信息，包括空间、时间、视觉特征和统计特性。早期的编码方法，如哈夫曼编码、哥伦布编码和算术编码，属于熵编码范畴，它们的目标是在信源信息熵的极限内进行编码，保持信号质量的同时减少比特率。 书中的内容详细介绍了图像视频编码的步骤： 1. 帧内编码：通过分割、估计和预测，将信号分为帧内信号和帧间信号。帧内信号采用熵编码进行压缩，比如利用神经网络模型进行高效的编码处理。 2. 帧间编码：利用运动估计算法，结合上一帧或下一帧数据，进行帧间预测和补偿，减少残差信号。这部分涉及到编码控制和滤波控制模块的协同工作。 3. 信号处理：残差信号经过线性变换、缩放和量化，然后进行反处理以恢复原始信号。这一步可能存在偏差，需要通过环路滤波和自适应补偿来改善。 4. 熵编码输出：最后，帧内编码信号和残差信号系数都进行熵编码，输出压缩后的数据。 Chua等人在1988年引入了基于人工神经网络（ANN）的端到端图像压缩框架，这个创新利用了ANN的并行计算能力和信号紧凑表示的优势，极大地提升了编码效率和性能。神经网络在这里扮演了关键角色，不仅在信号处理阶段提供优化，还在编码决策和控制流程中发挥作用，推动了图像视频编码技术的发展。 该书籍深入探讨了神经网络在图像视频压缩中的理论基础、算法设计和实际应用案例，对于理解和掌握现代多媒体处理技术具有重要意义。阅读这本书，读者能够了解到如何通过神经网络技术优化传统编码方法，提升图像和视频数据的压缩效果，同时保持视觉质量和数据传输效率。"