論文の概要: Light Field Compression Based on Implicit Neural Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10325v1
- Date: Tue, 7 May 2024 12:17:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 12:49:16.727932
- Title: Light Field Compression Based on Implicit Neural Representation
- Title（参考訳）: 入射ニューラル表現に基づく光場圧縮
- Authors: Henan Wang, Hanxin Zhu, Zhibo Chen,
- Abstract要約: 本稿では,暗黙的ニューラル表現に基づく新しい光場圧縮手法を提案し,ビュー間の冗長性を低減した。
ニューラルネットワークに暗黙的に光画像の情報を格納し、暗黙の表現をさらに圧縮するためにモデル圧縮手法を採用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.320292226135306
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Light field, as a new data representation format in multimedia, has the ability to capture both intensity and direction of light rays. However, the additional angular information also brings a large volume of data. Classical coding methods are not effective to describe the relationship between different views, leading to redundancy left. To address this problem, we propose a novel light field compression scheme based on implicit neural representation to reduce redundancies between views. We store the information of a light field image implicitly in an neural network and adopt model compression methods to further compress the implicit representation. Extensive experiments have demonstrated the effectiveness of our proposed method, which achieves comparable rate-distortion performance as well as superior perceptual quality over traditional methods.
- Abstract（参考訳）: 光フィールドは、マルチメディアにおける新しいデータ表現フォーマットとして、光線の強度と方向の両方をキャプチャする能力を持つ。
しかし、追加の角情報もまた大量のデータをもたらす。
古典的な符号化手法は、異なるビュー間の関係を記述するのに効果がなく、冗長性を残している。
この問題に対処するために,暗黙的ニューラル表現に基づく新しい光場圧縮手法を提案し,ビュー間の冗長性を低減した。
ニューラルネットワークに暗黙的に光画像の情報を格納し、暗黙の表現をさらに圧縮するためにモデル圧縮手法を採用する。
提案手法の有効性を実証し,従来の手法よりも優れた知覚品質と同等の速度歪み性能を実現する。
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