端到端可调节深度学习图像压缩模型研究

"采样比率可调节深度学习图像压缩方法 .pdf" 本文主要介绍了一种创新的深度学习图像压缩模型，该模型具有端到端的特性，并且能够根据需求调节采样比率。研究由北京邮电大学自动化学院的李崇和张延恒共同完成。他们提出的新方法针对低码率图像压缩进行了优化，尤其是在DCT（离散余弦变换）域内进行操作。 在传统的图像压缩中，DCT是一种常用的技术，它可以将图像数据转换到频域，便于去除冗余信息。然而，该文中提到的方法则更进一步，它在DCT域内寻找输入m*m块与输出n*n块之间的系数关系。通过对图像进行约束复原量化，利用量化矩阵来约束图像的恢复过程，这种方法可以更有效地适应不同的采样比率。 关键创新点在于，他们设计了一种约束条件下的DCT域运动补偿机制，这使得采样比率的调整更为灵活，能生成接近实际码长的码字集合。在编码阶段，研究人员引入了基于准确先验概率估计（APPE）的码字估计模型，该模型与算术编码器的码字估计相匹配，提高了编码效率和压缩性能。 实验部分，论文以Kodak标准数据集为基准，验证了所提压缩模型的性能和有效性。这项工作对低码率图像编码领域提供了新的思路，特别是对于需要高效、可调节压缩比的场景，如无线通信、存储和传输等，具有重要的理论和应用价值。 关键词涵盖了图像编码、低码率、DCT以及APPE技术，表明了该研究的主要关注点和应用领域。中图分类号TP391.4则将其定位在信息技术与计算机科学的子领域，具体是图像处理和编码技术。 这篇论文提出了一种端到端、采样比率可调节的深度学习图像压缩方法，它结合了DCT变换、量化矩阵、运动补偿和APPE码字估计，旨在提升低码率图像压缩的效果，其研究成果有望推动图像压缩技术的进步。