通过深度预编辑实现更好的压缩
图像与视频处理
2021-08-11 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
我们能否通过标准编解码器压缩图像同时避免可见伪影？答案显而易见——只要比特预算足够宽裕，这是可行的。如果分配给压缩的比特率不足呢？那么不幸的是，伪影是不可避免的事实。多年来人们做出了许多尝试来对抗这一现象，取得了不同程度的成功。在这项工作中，我们旨在打破比特率与图像质量之间的不正当联系，并提出一种通过预编辑输入图像并修改其内容以适配给定比特来规避压缩伪影的方法。我们将此编辑操作设计为一个学习的卷积神经网络，并为其训练公式化一个优化问题。我们的损失考虑了原始图像与编辑后图像之间的接近度、对所提图像的比特预算惩罚，以及一个无参考图像质量度量以迫使结果在视觉上令人愉悦。所提方法在流行的 JPEG 压缩上得到演示，展示了通过精细编辑效果获得的比特节省和/或视觉质量提升。
引用
@article{arxiv.2002.00113,
title = {Better Compression with Deep Pre-Editing},
author = {Hossein Talebi and Damien Kelly and Xiyang Luo and Ignacio Garcia Dorado and Feng Yang and Peyman Milanfar and Michael Elad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.00113},
year = {2021}
}