Abstract-Image kompression har undersökts som ett grundläggande forskningsämne i många decennier. Nyligen, djupt lärande har uppnått stor framgång i många datorseende uppgifter, och gradvis används i bildkomprimering. I detta papper presenterar vi en förlustbild komprimering arkitektur, som utnyttjar fördelarna med convolutional autoencoder (CAE) för att uppnå en hög kodning effektivitet. För det första utformar vi en ny CAE-arkitektur för att ersätta de konventionella transformerna och träna denna CAE med hjälp av en funktion för att förvränga hastigheten. För det andra, för att generera en mer energikompakt representation, använder vi de viktigaste komponenterna analys (PCA) att rotera funktionen kartor som produceras av CAE, och sedan tillämpa kvantisering och entropy kodare för att generera koderna. Experimentella resultat visar att vår metod överträffar traditionella bildkodningsalgoritmer, genom att uppnå en 13,7% BD-hastighet minskning på Kodak databas bilder jämfört med JPEG2000. Dessutom upprätthåller vår metod en måttlig komplexitet som liknar JPEG2000.
Cheng m.fl. REF presenterar en annan konvolutionell autoenkoderarkitektur, där huvudkomponentanalys används för att generera en mer energikompakt representation.
Deep Convolutional AutoEncoder-based Lossy Image Compression
{'venue': '2018 Picture Coding Symposium (PCS)', 'journal': '2018 Picture Coding Symposium (PCS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}