論文の概要: Map-Assisted Remote-Sensing Image Compression at Extremely Low Bitrates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01935v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 14:29:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 01:08:09.494566
• Title: Map-Assisted Remote-Sensing Image Compression at Extremely Low Bitrates
• Title（参考訳）: 極低ビットレートでの地図支援リモートセンシング画像圧縮
• Authors: Yixuan Ye, Ce Wang, Wanjie Sun, Zhenzhong Chen,
• Abstract要約: 生成モデルはRS画像を極低ビットレートストリームに圧縮するために研究されている。 これらの生成モデルは、非常に低ビットレート画像圧縮の極めて不適切な性質のため、視覚的に可視な画像の再構成に苦慮している。 本研究では,高現実性再構築を実現するために,自然画像に先行した事前学習拡散モデルを用いた画像圧縮フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.47031054057152
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Remote-sensing (RS) image compression at extremely low bitrates has always been a challenging task in practical scenarios like edge device storage and narrow bandwidth transmission. Generative models including VAEs and GANs have been explored to compress RS images into extremely low-bitrate streams. However, these generative models struggle to reconstruct visually plausible images due to the highly ill-posed nature of extremely low-bitrate image compression. To this end, we propose an image compression framework that utilizes a pre-trained diffusion model with powerful natural image priors to achieve high-realism reconstructions. However, diffusion models tend to hallucinate small structures and textures due to the significant information loss at limited bitrates. Thus, we introduce vector maps as semantic and structural guidance and propose a novel image compression approach named Map-Assisted Generative Compression (MAGC). MAGC employs a two-stage pipeline to compress and decompress RS images at extremely low bitrates. The first stage maps an image into a latent representation, which is then further compressed in a VAE architecture to save bitrates and serves as implicit guidance in the subsequent diffusion process. The second stage conducts a conditional diffusion model to generate a visually pleasing and semantically accurate result using implicit guidance and explicit semantic guidance. Quantitative and qualitative comparisons show that our method outperforms standard codecs and other learning-based methods in terms of perceptual quality and semantic accuracy. The dataset and code will be publicly available at https://github.com/WHUyyx/MAGC.
• Abstract（参考訳）: 極低ビットレートでのリモートセンシング(RS)画像圧縮は、エッジデバイスストレージや狭帯域伝送といった現実的なシナリオにおいて、常に難しい課題であった。 VAEやGANなどの生成モデルは、RS画像を極低ビットレートストリームに圧縮するために研究されている。 しかし、これらの生成モデルは、非常に低ビットレート画像圧縮の極めて不適切な性質のため、視覚的に可視な画像の再構成に苦慮している。 そこで,本稿では,高現実性再構築を実現するために,自然画像に先行した事前学習による拡散モデルを用いた画像圧縮フレームワークを提案する。 しかし拡散モデルは、限られたビットレートにおいて重要な情報損失のため、小さな構造やテクスチャを幻覚させる傾向がある。 そこで本研究では,ベクトルマップを意味的・構造的ガイダンスとして導入し,新しい画像圧縮手法である Map-Assisted Generative Compression (MAGC) を提案する。 MAGCは2段階のパイプラインを使用して、RS画像を極低ビットレートで圧縮・圧縮する。 最初のステージは画像を潜在表現にマッピングし、VAEアーキテクチャでさらに圧縮してビットレートを保存し、その後の拡散過程において暗黙のガイダンスとして機能させる。 第2段階は条件拡散モデルを実行し、暗黙的なガイダンスと明示的な意味的ガイダンスを用いて視覚的に快く、意味的に正確な結果を生成する。 定量的および定性的な比較により,本手法は知覚的品質と意味的正確性の観点から,標準コーデックや他の学習ベース手法よりも優れていることが示された。 データセットとコードはhttps://github.com/WHUyyx/MAGC.comで公開される。

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