論文の概要: Deep Lossy Plus Residual Coding for Lossless and Near-lossless Image
Compression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04847v2
- Date: Thu, 11 Jan 2024 04:31:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-13 04:29:59.251393
- Title: Deep Lossy Plus Residual Coding for Lossless and Near-lossless Image
Compression
- Title（参考訳）: ロスレス・ニアロスレス画像圧縮のためのDeep Lossy Plus残像符号化
- Authors: Yuanchao Bai, Xianming Liu, Kai Wang, Xiangyang Ji, Xiaolin Wu, Wen
Gao
- Abstract要約: 本稿では、損失のない画像圧縮とほぼロスレス画像圧縮の両面において、統合された強力な深い損失+残差(DLPR)符号化フレームワークを提案する。
VAEのアプローチにおける連立損失と残留圧縮の問題を解く。
ほぼロスレスモードでは、元の残差を量子化し、与えられた$ell_infty$エラー境界を満たす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.93207826513192
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Lossless and near-lossless image compression is of paramount importance to
professional users in many technical fields, such as medicine, remote sensing,
precision engineering and scientific research. But despite rapidly growing
research interests in learning-based image compression, no published method
offers both lossless and near-lossless modes. In this paper, we propose a
unified and powerful deep lossy plus residual (DLPR) coding framework for both
lossless and near-lossless image compression. In the lossless mode, the DLPR
coding system first performs lossy compression and then lossless coding of
residuals. We solve the joint lossy and residual compression problem in the
approach of VAEs, and add autoregressive context modeling of the residuals to
enhance lossless compression performance. In the near-lossless mode, we
quantize the original residuals to satisfy a given $\ell_\infty$ error bound,
and propose a scalable near-lossless compression scheme that works for variable
$\ell_\infty$ bounds instead of training multiple networks. To expedite the
DLPR coding, we increase the degree of algorithm parallelization by a novel
design of coding context, and accelerate the entropy coding with adaptive
residual interval. Experimental results demonstrate that the DLPR coding system
achieves both the state-of-the-art lossless and near-lossless image compression
performance with competitive coding speed.
- Abstract（参考訳）: ロスレスでロスレスに近い画像圧縮は、医療、リモートセンシング、精密工学、科学研究など、多くの技術分野において、プロのユーザにとって最重要課題である。
しかし、学習ベースの画像圧縮に関する研究が急速に増加しているにもかかわらず、公刊の方法はロスレスモードとロスレスモードの両方を提供していない。
本稿では,ロスレス画像圧縮と近ロスレス画像圧縮の両方のための,統一的で強力なdlp(deep lossy plus residual)符号化フレームワークを提案する。
損失のないモードでは、DLPR符号化システムはまず損失圧縮を行い、残余の損失のない符号化を行う。
本稿では,VAEのアプローチにおける連立損失と残留圧縮の問題を解くとともに,残余の自己回帰的文脈モデリングを加えて無損失圧縮性能を向上させる。
ほぼロスレスモードでは、与えられた$\ell_\infty$エラー境界を満たすために元の残差を量子化し、複数のネットワークをトレーニングする代わりに変数$\ell_\infty$バウンドに対してスケーラブルなニアロスレス圧縮スキームを提案する。
dlpr符号化を高速化するために,符号化コンテキストの新しい設計によりアルゴリズム並列化の度合いを増加させ,エントロピー符号化を適応残差区間で高速化する。
実験の結果,dlpr符号化システムは,最先端のロスレス画像圧縮性能とほぼロスレス画像圧縮性能の両方を達成し,競合する符号化速度を実現した。
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