用于遥感中安全有损图像压缩的卷积变分自编码器
图像与视频处理
2024-04-18 v2 机器学习
摘要
遥感数据量正在快速增长，这主要是由于配备了多种传感器的众多空间和空中平台。由于硬件和电池的限制，数据被传回地球进行处理。大量的数据以及安全问题需要新的压缩和加密技术，这些技术能够在最小化数据传回地球的传输成本的同时，保持重建质量。本研究基于卷积变分自编码器（CVAE）研究图像压缩，该编码器能够大幅减少传输数据量，同时保证安全的有损图像重建。实验表明，CVAE在压缩基准数据集上显著优于JPEG2000等传统压缩方法。所提出的模型利用了CVAE将数据抽象为高度有洞察力的潜在空间的能力，并结合熵瓶颈的利用，能够在可压缩性和重建质量之间找到最佳平衡。该平衡通过优化表示率失真曲线的复合损失函数来实现。
引用
@article{arxiv.2404.03696,
title = {Convolutional variational autoencoders for secure lossy image compression in remote sensing},
author = {Alessandro Giuliano and S. Andrew Gadsden and Waleed Hilal and John Yawney},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.03696},
year = {2024}
}
备注
Accepted at SPIE Defense + Commercial Sensing: {Paper No.13062-18,Tracking No. DCS24-DCS314-13}