深度学习图像视频压缩技术

本文探讨了深度学习在图像视频压缩领域的应用,对比了JPEG与JPEG2000的压缩效果,并介绍了如何利用卷积神经网络设计压缩算法。深度学习技术能设计出性能优于传统算法的压缩模型,通过码率控制和熵编码进一步提高压缩效率。文中展示了公司自主研发的算法在压缩质量和视觉效果上的优势。

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说到图像压缩算法,最典型的有JPEG、JPEG2000等。

 

而其中JPEG 采用的是以离散余弦转换(Discrete Cosine Transform) 为主的区块编码方式(如图2)。JPEG2000改用以小波转换(Wavelet Transform) 为主的多解析编码方式。小波转换的主要目的是将图像的频率成分抽取出来。


图2 JPEG 编码框图

 

在有损压缩下,JPEG2000一个比较明显的优点是没有JPEG压缩中的马赛克失真效果。JPEG2000的失真主要是模糊失真。模糊失真产生的主要原因是高频量在编码过程中一定程度的衰减。在低压缩比情形下(比如压缩比小于10:1),传统的JPEG图像质量有可能比JPEG2000好。JPEG2000在高压缩比的情形下,优势才开始明显。


整体来说,和传统的JPEG相比,JPEG2000仍然有很大的技术优势,通常压缩性能大概可以提高20%以上。一般在压缩比达到100:

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