1.1 读取 defread_bmp(filename):"""Loads a bmp image file."""string = tf.read_file(filename) image = tf.image.decode_image(string, channels=0)#读取、解码,读入后为二维矩阵image = tf.cast(image, tf.float32)#转float32 类型image /=255#归一化returnimage 1.2 维度变换 # 假设输入矩阵维度...
是一个固定的变换,直接计算恒等式 在之前的《End-to-end optimization of nonlinear transform codes for perceptual quality》中,在感知域中用的变换 是作者本人二作的另一篇文章《Perceptual image quality assessment using a normalized Laplacian pyramid》中提出来的NLP (Normalized Laplacian Pyramid),而不是设置成...
我们开发了一种基于非线性变换的图像压缩模型端到端优化框架(图1)。在此之前,我们证明了一个由线性 - 非线性块变换组成的模型,针对感知失真度量进行了优化,与针对均方误差(MSE)优化的模型相比,在视觉上表现出优越性(Ball'e,Laparra和Simoncelli,2016 )。在这里,我们针对MSE进行了优化,但使用了由线性卷积和非线性...
由于本文涉及多一层的Hyper encoder,故上式中添加了此部分loss计算。 Deep Image Compression using Decoder Side Information 最后介绍一篇arxiv2020的工作《Deep Image Compression using Decoder Side Information》 论文引入side information辅助decoder端进行快速图像解码。注意这个side information和以上几篇论文中的边信息...
End-to-End Optimized 360° Image Compression : We don't have the ability to review paper PubDate: Sep 2022 Teams: , Harbin Institute of Technology;University of Electronic Science and Technology of China;Chinese University of Hong Kon Writers: Mu Li; Jinxing Li; Shuhang Gu; Feng Wu; David...
本文提出了一种图像压缩框架,其由一个非线性分析变换、一个均匀量化器和一个非线性综合变换组成。这些变换都三层结构,每一层由一个卷积线性过滤器和非线性的激活函数构成。与大多数卷积神经网络不同的是,这些联合的非线性是用来实现一种局部增益控制,这种局部增益控制最
End-to-end optimized image compression with competition of prior distributions Convolutional autoencoders are now at the forefront of image compression research. To improve their entropy coding, encoder output is typically analyzed wi... B Brummer,CD Vleeschouwer - IEEE 被引量: 0发表: 2021年 ...
Compressing an image with more bits automatically allocated to the region of interest (ROI) than to the background can both protect key information and reduce substantial redundancy. This paper models ROI image compression as an optimization problem of minimizing a weighted sum of the rate of the...
2017-ICLR-END-TO-END OPTIMIZED IMAGE COMPRESSION 而这个最优的压缩编码严重依赖于数据本身的概率分布,因此设计一个最优的压缩编码本质也是对数据分布进行建模的问题。...然而,实际的编码必须具有有限的熵,因此连续值数据必须量化成一系列有限的离散值,而这会导致误差的引入。...在这篇文章中,作者研究的便是有损...
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