論文の概要: FIPER: Generalizable Factorized Fields for Joint Image Compression and Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18083v2
• Date: Sat, 07 Dec 2024 19:16:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 16:49:05.285947
• Title: FIPER: Generalizable Factorized Fields for Joint Image Compression and Super-Resolution
• Title（参考訳）: FIPER: 画像圧縮と超解像のための一般化可能な分解場
• Authors: Yang-Che Sun, Cheng Yu Yeo, Ernie Chu, Jun-Cheng Chen, Yu-Lun Liu,
• Abstract要約: 本稿では,超解法(SR)と画像圧縮の統一表現をFactized Fieldsと呼ぶ。 提案手法は,画像のマルチスケールな視覚的特徴や構造的要素を明示的に捉えるために,基底係数分解を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.77409981295186
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we propose a unified representation for Super-Resolution (SR) and Image Compression, termed Factorized Fields, motivated by the shared principles between these two tasks. Both SISR and Image Compression require recovering and preserving fine image details--whether by enhancing resolution or reconstructing compressed data. Unlike previous methods that mainly focus on network architecture, our proposed approach utilizes a basis-coefficient decomposition to explicitly capture multi-scale visual features and structural components in images, addressing the core challenges of both tasks. We first derive our SR model, which includes a Coefficient Backbone and Basis Swin Transformer for generalizable Factorized Fields. Then, to further unify these two tasks, we leverage the strong information-recovery capabilities of the trained SR modules as priors in the compression pipeline, improving both compression efficiency and detail reconstruction. Additionally, we introduce a merged-basis compression branch that consolidates shared structures, further optimizing the compression process. Extensive experiments show that our unified representation delivers state-of-the-art performance, achieving an average relative improvement of 204.4% in PSNR over the baseline in Super-Resolution (SR) and 9.35% BD-rate reduction in Image Compression compared to the previous SOTA.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,この2つの課題の共通原理を背景として,超解法(SR)と画像圧縮の統一表現であるFactized Fieldsを提案する。 SISR と Image Compression はどちらも、解像度を向上したり、圧縮されたデータを再構築することによって、細かな画像の詳細を復元し保存する必要がある。 ネットワークアーキテクチャを主眼とする従来の手法とは違い,提案手法では,マルチスケールの視覚的特徴や画像の構造的要素を明示的に捉え,両タスクのコア課題に対処する。 まず、一般化可能な分解場のための係数バックボーンと基底スウィン変換器を含むSRモデルを導出する。 そして、これらの2つのタスクをさらに統合するために、訓練されたSRモジュールの強い情報回復能力を圧縮パイプラインの先行機能として活用し、圧縮効率と詳細再構築の両方を改善した。 さらに、共有構造を集約し、さらに圧縮プロセスを最適化する統合基底圧縮分岐を導入する。 超解法(SR)のベースラインよりもPSNRが204.4%向上し,画像圧縮の9.35%が削減された。

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