論文の概要: Refining Coded Image in Human Vision Layer Using CNN-Based Post-Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11894v2
• Date: Mon, 17 Jun 2024 02:23:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 04:28:22.385048
• Title: Refining Coded Image in Human Vision Layer Using CNN-Based Post-Processing
• Title（参考訳）: CNNを用いた後処理による人間の視覚層における符号化画像の精細化
• Authors: Takahiro Shindo, Yui Tatsumi, Taiju Watanabe, Hiroshi Watanabe,
• Abstract要約: 本稿では,ポストプロセッシングをスケーラブルな符号化方式に統合することにより,人間のデコード画像の品質を向上させる手法を提案する。 実験結果から, 後処理により圧縮性能が向上することが示された。 提案手法の有効性を従来の手法との比較により検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scalable image coding for both humans and machines is a technique that has gained a lot of attention recently. This technology enables the hierarchical decoding of images for human vision and image recognition models. It is a highly effective method when images need to serve both purposes. However, no research has yet incorporated the post-processing commonly used in popular image compression schemes into scalable image coding method for humans and machines. In this paper, we propose a method to enhance the quality of decoded images for humans by integrating post-processing into scalable coding scheme. Experimental results show that the post-processing improves compression performance. Furthermore, the effectiveness of the proposed method is validated through comparisons with traditional methods.
• Abstract（参考訳）: 人間と機械の両方のスケーラブルなイメージコーディングは、最近多くの注目を集めているテクニックです。 この技術は、人間の視覚と画像認識モデルのための画像の階層的復号化を可能にする。 画像が両方の目的を果たす必要がある場合、非常に効果的な方法である。 しかし、一般的な画像圧縮方式でよく使われるポストプロセッシングを人や機械のスケーラブルな画像符号化法に組み込んだ研究はまだない。 本稿では,ポストプロセッシングをスケーラブルな符号化方式に統合することにより,人間のデコード画像の品質を向上させる手法を提案する。 実験結果から, 後処理により圧縮性能が向上することが示された。 さらに,従来の手法との比較により,提案手法の有効性を検証した。

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