一种具有时间可伸缩性的仿生图像编码器

我们提出了一种新颖的、用于静态图像的仿生动态编码方案。我们的编码器旨在重现哺乳动物视网膜中视觉刺激处理的主要步骤，并考虑其时间行为。这项工作的主要创新点在于展示了如何利用视网膜细胞的时间行为，以一种简单的方式实现可伸缩性和比特分配。为此，我们的主要灵感来源是生物学上合理的视网膜模型，称为虚拟视网膜。遵循类似的结构，我们的模型有两个阶段。第一阶段是由视网膜外层执行的图像变换。在此模型中，它通过使用一组具有时间延迟的高斯差分滤波器对图像进行滤波来建模。第二阶段是由视网膜内层执行的时间相关的模数转换。得益于其设计，我们的编码器能够实现跨时间的可伸缩性和比特分配。同时，我们的解码图像不会出现振铃和块效应等恼人的伪影。总的来说，本文展示了如何捕捉生物系统（此处为视网膜）的主要特性，以设计一种新的高效编码器。