論文の概要: FLLIC: Functionally Lossless Image Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13616v2
• Date: Sun, 26 May 2024 07:28:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 08:04:22.386761
• Title: FLLIC: Functionally Lossless Image Compression
• Title（参考訳）: FLLIC:機能的にロスレスな画像圧縮
• Authors: Xi Zhang, Xiaolin Wu,
• Abstract要約: 機能的ロスレス画像圧縮(FLLIC)と呼ばれる,関節の認知と圧縮の新しいパラダイムを提案する。 FLLICは、ノイズの多い画像の調音・圧縮における最先端性能を実現し、計算コストを下げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.892815659154053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, DNN models for lossless image coding have surpassed their traditional counterparts in compression performance, reducing the bit rate by about ten percent for natural color images. But even with these advances, mathematically lossless image compression (MLLIC) ratios for natural images still fall short of the bandwidth and cost-effectiveness requirements of most practical imaging and vision systems at present and beyond. To break the bottleneck of MLLIC in compression performance, we question the necessity of MLLIC, as almost all digital sensors inherently introduce acquisition noises, making mathematically lossless compression counterproductive. Therefore, in contrast to MLLIC, we propose a new paradigm of joint denoising and compression called functionally lossless image compression (FLLIC), which performs lossless compression of optimally denoised images (the optimality may be task-specific). Although not literally lossless with respect to the noisy input, FLLIC aims to achieve the best possible reconstruction of the latent noise-free original image. Extensive experiments show that FLLIC achieves state-of-the-art performance in joint denoising and compression of noisy images and does so at a lower computational cost.
• Abstract（参考訳）: 近年、ロスレス画像符号化のためのDNNモデルは圧縮性能において従来のモデルを上回っており、自然色画像のビットレートを約10%削減している。 しかし、これらの進歩にもかかわらず、自然画像に対する数学的に損失のない画像圧縮(MLLIC)比は、現在でもなお、最も実用的な画像と視覚システムの帯域幅と費用対効果の要件に満たない。 MLLICの圧縮性能のボトルネックを解消するためには、ほとんどのデジタルセンサが本質的に取得ノイズを導入し、数学的に損失のない圧縮を非生産的にするので、MLLICの必要性を疑問視する。 そこで,MLLICとは対照的に,最適な復号化画像のロスレス圧縮を行うFLLIC (Functional Losless Image compression) と呼ばれる,共同の復号化・圧縮のパラダイムを提案する。 FLLICはノイズのないオリジナル画像の最高の再構成を実現することを目的としている。 広汎な実験により,FLLICは雑音画像の調音・圧縮において最先端の性能を達成し,計算コストの低減を図っている。

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