論文の概要: Perceptual Learned Image Compression via End-to-End JND-Based Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02836v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 09:45:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 17:13:16.225801
• Title: Perceptual Learned Image Compression via End-to-End JND-Based Optimization
• Title（参考訳）: エンドツーエンドJND最適化による知覚学習画像圧縮
• Authors: Farhad Pakdaman, Sanaz Nami, and Moncef Gabbouj
• Abstract要約: Emerging Learned Image Compression (LC)は、圧縮のためのニューラルネットワークのエンドツーエンドトレーニングによって、コーディング効率を大幅に改善する。 HVS(Human Visual System)に準拠したLCの知覚的最適化は、まだ完全には検討されていない。 本稿では,Just Noticeable Distortion(JND)の原則をLCに統合するための新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.173265255635219
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Emerging Learned image Compression (LC) achieves significant improvements in coding efficiency by end-to-end training of neural networks for compression. An important benefit of this approach over traditional codecs is that any optimization criteria can be directly applied to the encoder-decoder networks during training. Perceptual optimization of LC to comply with the Human Visual System (HVS) is among such criteria, which has not been fully explored yet. This paper addresses this gap by proposing a novel framework to integrate Just Noticeable Distortion (JND) principles into LC. Leveraging existing JND datasets, three perceptual optimization methods are proposed to integrate JND into the LC training process: (1) Pixel-Wise JND Loss (PWL) prioritizes pixel-by-pixel fidelity in reproducing JND characteristics, (2) Image-Wise JND Loss (IWL) emphasizes on overall imperceptible degradation levels, and (3) Feature-Wise JND Loss (FWL) aligns the reconstructed image features with perceptually significant features. Experimental evaluations demonstrate the effectiveness of JND integration, highlighting improvements in rate-distortion performance and visual quality, compared to baseline methods. The proposed methods add no extra complexity after training.
• Abstract（参考訳）: Emerging Learned Image Compression (LC)は、圧縮のためのニューラルネットワークのエンドツーエンドトレーニングによって、コーディング効率を大幅に改善する。 従来のコーデックに対するこのアプローチの重要な利点は、トレーニング中に任意の最適化基準をエンコーダ-デコーダネットワークに直接適用できることである。 HVS(Human Visual System)に準拠したLCの知覚的最適化は、まだ完全には検討されていない。 本稿では、Just Noticeable Distortion(JND)の原則をLCに統合する新しいフレームワークを提案する。 既存のJNDデータセットを活用することで,JNDをLCトレーニングプロセスに統合する3つのパーセプティブ最適化手法が提案されている。(1) 画素単位のJND損失(PWL)は,JND特性の再現において画素単位の忠実度を優先し,(2) 画像単位のJND損失(IWL)は,全体的な知覚不能な劣化レベルを強調し,(3) 特徴単位のJND損失(FWL)は,再構成された画像特徴を知覚的に重要な特徴と整合させる。 実験により,JND統合の有効性が示され,ベースライン法と比較して,速度歪み性能と視覚的品質が向上した。 提案手法はトレーニング後の複雑さを増すことはない。

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