論文の概要: Implicit Neural Image Field for Biological Microscopy Image Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19012v1
• Date: Wed, 29 May 2024 11:51:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 17:30:13.920073
• Title: Implicit Neural Image Field for Biological Microscopy Image Compression
• Title（参考訳）: 生体顕微鏡画像圧縮のためのインシシトニューラルネットワーク
• Authors: Gaole Dai, Cheng-Ching Tseng, Qingpo Wuwu, Rongyu Zhang, Shaokang Wang, Ming Lu, Tiejun Huang, Yu Zhou, Ali Ata Tuz, Matthias Gunzer, Jianxu Chen, Shanghang Zhang,
• Abstract要約: Inlicit Neural Representation (INR) に基づく適応圧縮ワークフローを提案する。 このアプローチは、任意の形状の画像を圧縮し、任意のピクセル単位の圧縮が可能な、アプリケーション固有の圧縮目的を許容する。 我々は,我々のワークフローが高精細圧縮比を達成しただけでなく,下流解析に不可欠な詳細な情報も保存できることを,広範囲にわたる顕微鏡画像で実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.0218688308699
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid pace of innovation in biological microscopy imaging has led to large images, putting pressure on data storage and impeding efficient sharing, management, and visualization. This necessitates the development of efficient compression solutions. Traditional CODEC methods struggle to adapt to the diverse bioimaging data and often suffer from sub-optimal compression. In this study, we propose an adaptive compression workflow based on Implicit Neural Representation (INR). This approach permits application-specific compression objectives, capable of compressing images of any shape and arbitrary pixel-wise decompression. We demonstrated on a wide range of microscopy images from real applications that our workflow not only achieved high, controllable compression ratios (e.g., 512x) but also preserved detailed information critical for downstream analysis.
• Abstract（参考訳）: 生体顕微鏡イメージングの急速な進歩は、データストレージに圧力をかけ、効率的な共有、管理、可視化を阻害する大きな画像に繋がった。 これは効率的な圧縮ソリューションの開発を必要とする。 従来のCODEC法は多様なバイオイメージングデータに適応するのに苦労し、しばしば準最適圧縮に悩まされる。 本研究では,インプリシットニューラル表現(INR)に基づく適応圧縮ワークフローを提案する。 このアプローチは、任意の形状の画像を圧縮し、任意のピクセル単位の圧縮が可能な、アプリケーション固有の圧縮目的を可能にする。 実アプリケーションからの広い範囲の顕微鏡画像において、我々のワークフローは高い、制御可能な圧縮比(例:512x)を達成しただけでなく、下流分析に不可欠な詳細な情報も保存した。

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