論文の概要: Convolutional Deep Colorization for Image Compression: A Color Grid Based Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05402v1
- Date: Sat, 08 Feb 2025 01:26:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 14:34:51.980520
- Title: Convolutional Deep Colorization for Image Compression: A Color Grid Based Approach
- Title（参考訳）: 画像圧縮のための畳み込み深色化:カラーグリッドに基づくアプローチ
- Authors: Ian Tassin, Kristen Goebel, Brittany Lasher,
- Abstract要約: 本研究は,画像カラー情報の完全自動保持に対するカラーグリッドに基づくアプローチの最適化に焦点をあてる。
私たちは、保存されている色情報の量を最小限に抑えつつ、忠実に画像を再カラー化できるようにしたいと思っています。
結果,画像圧縮比は有望であったが,画像再色化は高いCSIM値に到達した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The search for image compression optimization techniques is a topic of constant interest both in and out of academic circles. One method that shows promise toward future improvements in this field is image colorization since image colorization algorithms can reduce the amount of color data that needs to be stored for an image. Our work focuses on optimizing a color grid based approach to fully-automated image color information retention with regard to convolutional colorization network architecture for the purposes of image compression. More generally, using a convolutional neural network for image re-colorization, we want to minimize the amount of color information that is stored while still being able to faithfully re-color images. Our results yielded a promising image compression ratio, while still allowing for successful image recolorization reaching high CSIM values.
- Abstract（参考訳）: 画像圧縮最適化手法の探索は、学術サークル内外の両方で常に関心を持つトピックである。
この分野での今後の改善を約束する1つの方法は、画像のカラー化アルゴリズムが、画像に格納される必要のあるカラーデータの量を削減できるため、画像のカラー化である。
本研究は,画像圧縮を目的とした畳み込みカラー化ネットワークアーキテクチャに関して,完全自動画像色情報保持に対するカラーグリッドに基づくアプローチの最適化に焦点をあてる。
より一般的には、畳み込みニューラルネットワークを画像再色化に利用して、忠実に画像を再色できると同時に保存される色情報の量を最小限にしたいと考えています。
結果,画像圧縮比は有望であったが,画像再色化は高いCSIM値に到達した。
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