論文の概要: aiWave: Volumetric Image Compression with 3-D Trained Affine
Wavelet-like Transform
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05822v1
- Date: Fri, 11 Mar 2022 10:02:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-14 13:49:20.064646
- Title: aiWave: Volumetric Image Compression with 3-D Trained Affine
Wavelet-like Transform
- Title（参考訳）: aiWave:3次元トレーニングアフィンウェーブレット様変換によるボリューム画像圧縮
- Authors: Dongmei Xue, Haichuan Ma, Li Li, Dong Liu, Zhiwei Xiong
- Abstract要約: 最も一般的なボリューム画像圧縮法はJP3Dのようなウェーブレット変換に基づいている。
本稿では,信号依存型および非分離型変換を実現するために,まず3次元トレーニングウェーブレット様変換を設計する。
次に、アフィンウェーブレットベースを導入し、ボリューム画像の異なる領域における様々な局所的相関をキャプチャする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.984890290691695
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Volumetric image compression has become an urgent task to effectively
transmit and store images produced in biological research and clinical
practice. At present, the most commonly used volumetric image compression
methods are based on wavelet transform, such as JP3D. However, JP3D employs an
ideal, separable, global, and fixed wavelet basis to convert input images from
pixel domain to frequency domain, which seriously limits its performance. In
this paper, we first design a 3-D trained wavelet-like transform to enable
signal-dependent and non-separable transform. Then, an affine wavelet basis is
introduced to capture the various local correlations in different regions of
volumetric images. Furthermore, we embed the proposed wavelet-like transform to
an end-to-end compression framework called aiWave to enable an adaptive
compression scheme for various datasets. Last but not least, we introduce the
weight sharing strategies of the affine wavelet-like transform according to the
volumetric data characteristics in the axial direction to reduce the amount of
parameters. The experimental results show that: 1) when cooperating our trained
3-D affine wavelet-like transform with a simple factorized entropy module,
aiWave performs better than JP3D and is comparable in terms of encoding and
decoding complexities; 2) when adding a context module to further remove signal
redundancy, aiWave can achieve a much better performance than HEVC.
- Abstract（参考訳）: 生物学的研究および臨床実践において生成した画像を効果的に送信・保存するための,ボリューム画像圧縮が緊急課題となっている。
現在最もよく使われているボリューム画像圧縮法はJP3Dのようなウェーブレット変換に基づいている。
しかしjp3dは理想的で分離性があり、グローバルで固定されたウェーブレットを用い、入力画像をピクセル領域から周波数領域に変換する。
本稿では,信号依存および非分離変換を可能にする3次元ウェーブレット様変換を最初に設計する。
次に、アフィンウェーブレットベースを導入し、ボリューム画像の異なる領域における様々な局所的相関をキャプチャする。
さらに、提案したウェーブレット様変換をaiWaveと呼ばれるエンドツーエンド圧縮フレームワークに組み込んで、各種データセットに対する適応圧縮スキームを実現する。
最後に, 軸方向の体積データ特性に応じてアフィンウェーブレット様変換の重み共有戦略を導入し, パラメータの量を削減する。
実験の結果は以下の通りである。
1) 単純な因子化エントロピーモジュールでトレーニングした3Dアフィンウェーブレット様変換を協調すると、aiWaveはJP3Dよりも優れ、符号化や復号化の点で同等である。
2) 信号冗長性をさらに除去するためにコンテキストモジュールを追加する場合、aiWaveはHEVCよりもはるかに優れたパフォーマンスが得られる。
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