論文の概要: Neural Network Assisted Lifting Steps For Improved Fully Scalable Lossy
Image Compression in JPEG 2000
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01647v1
- Date: Mon, 4 Mar 2024 00:01:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-06 20:26:08.306014
- Title: Neural Network Assisted Lifting Steps For Improved Fully Scalable Lossy
Image Compression in JPEG 2000
- Title（参考訳）: JPEG 2000における完全スケーラブルな画像圧縮のためのニューラルネットワーク支援リフティングステップ
- Authors: Xinyue Li, Aous Naman and David Taubman
- Abstract要約: 本研究は,従来のウェーブレット変換の昇降ステップを,ニューラルネットワークによる昇降ステップを追加することを提案する。
提案手法は、ハイ・ツー・ロー・ステップとロー・ツー・ハイ・ステップの2段階を含む。
JPEG 2000画像符号化標準に提案手法を適用することで,平均BDビットレートを最大17.4%削減できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.473452842448737
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This work proposes to augment the lifting steps of the conventional wavelet
transform with additional neural network assisted lifting steps. These
additional steps reduce residual redundancy (notably aliasing information)
amongst the wavelet subbands, and also improve the visual quality of
reconstructed images at reduced resolutions. The proposed approach involves two
steps, a high-to-low step followed by a low-to-high step. The high-to-low step
suppresses aliasing in the low-pass band by using the detail bands at the same
resolution, while the low-to-high step aims to further remove redundancy from
detail bands, so as to achieve higher energy compaction. The proposed two
lifting steps are trained in an end-to-end fashion; we employ a backward
annealing approach to overcome the non-differentiability of the quantization
and cost functions during back-propagation. Importantly, the networks employed
in this paper are compact and with limited non-linearities, allowing a fully
scalable system; one pair of trained network parameters are applied for all
levels of decomposition and for all bit-rates of interest. By employing the
proposed approach within the JPEG 2000 image coding standard, our method can
achieve up to 17.4% average BD bit-rate saving over a wide range of bit-rates,
while retaining quality and resolution scalability features of JPEG 2000.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,従来のウェーブレット変換の昇降ステップを,ニューラルネットワークによる昇降ステップを追加することを提案する。
これらの追加ステップにより、ウェーブレットサブバンド間の残差(特にエイリアス情報)が減少し、解像度の低下による再構成画像の視覚的品質が向上する。
提案手法は、ハイ・ツー・ロー・ステップとロー・ツー・ハイ・ステップの2段階を含む。
ハイ・トゥ・ローステップはディテールバンドを同じ解像度で使用することによりローパスバンドのエイリアスを抑制するが、ロー・トゥ・ハイステップはディテールバンドからの冗長性をさらに取り除き、より高いエネルギー圧縮を達成することを目的としている。
提案した2つのリフトステップはエンドツーエンドでトレーニングされ、バックプロパゲーション中に量子化とコスト関数の非微分性を克服するために後方アニール方式を用いる。
重要なことに、本論文で採用されているネットワークはコンパクトで非線形性が限られており、完全にスケーラブルなシステムを実現している。
JPEG 2000の画像符号化標準に提案手法を適用することで、JPEG 2000の品質と解像度のスケーラビリティを保ちながら、幅広いビットレートで平均BDビットレートを最大17.4%削減できる。
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