論文の概要: A Study on the Effect of Color Spaces in Learned Image Compression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13709v1
- Date: Wed, 19 Jun 2024 17:05:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 18:54:50.796847
- Title: A Study on the Effect of Color Spaces in Learned Image Compression
- Title（参考訳）: 学習画像圧縮における色空間の影響に関する研究
- Authors: Srivatsa Prativadibhayankaram, Mahadev Prasad Panda, Jürgen Seiler, Thomas Richter, Heiko Sparenberg, Siegfried Fößel, André Kaup,
- Abstract要約: 本稿では,YUV,LAB,RGBなどの色空間と,学習画像の圧縮に対する効果の比較を行った。
先行研究から得られた構造と色に基づく学習画像%(SLIC)は、輝度成分(Y, L)と色成分(UV, AB)の2つの枝から構成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.39599746127334
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we present a comparison between color spaces namely YUV, LAB, RGB and their effect on learned image compression. For this we use the structure and color based learned image codec (SLIC) from our prior work, which consists of two branches - one for the luminance component (Y or L) and another for chrominance components (UV or AB). However, for the RGB variant we input all 3 channels in a single branch, similar to most learned image codecs operating in RGB. The models are trained for multiple bitrate configurations in each color space. We report the findings from our experiments by evaluating them on various datasets and compare the results to state-of-the-art image codecs. The YUV model performs better than the LAB variant in terms of MS-SSIM with a Bj{\o}ntegaard delta bitrate (BD-BR) gain of 7.5\% using VTM intra-coding mode as the baseline. Whereas the LAB variant has a better performance than YUV model in terms of CIEDE2000 having a BD-BR gain of 8\%. Overall, the RGB variant of SLIC achieves the best performance with a BD-BR gain of 13.14\% in terms of MS-SSIM and a gain of 17.96\% in CIEDE2000 at the cost of a higher model complexity.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,YUV,LAB,RGBなどの色空間と,学習画像の圧縮に対する効果の比較を行った。
このために、我々は、これまでの研究から得られた構造と色に基づく学習画像コーデック(SLIC)を使用し、輝度成分(YまたはL)と色成分(UVまたはAB)の2つの分岐からなる。
しかし、RGBの変種の場合、RGBで動作するほとんどの学習済み画像コーデックと同様に、1つのブランチで3つのチャンネル全てを入力します。
モデルは、各色空間における複数のビットレート構成のために訓練される。
実験の結果を様々なデータセットで評価し,その結果を最先端の画像コーデックと比較した。
YUVモデルは、ベースラインとしてVTMイントラコーディングモードを使用して、Bj{\o}ntegaard delta bitrate (BD-BR)ゲインが7.5\%のMS-SSIMのLABモデルよりも優れた性能を発揮する。
LABの派生型は、CIEDE2000におけるYUVモデルよりも性能が良く、BD-BRのゲインは8\%である。
SLICのRGB版は、MS-SSIMでBD-BRが13.14\%、CIEDE2000で17.96\%、より高いモデル複雑さで最高のパフォーマンスを達成している。
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