L3C-Stereo：立体图像的无损压缩
图像与视频处理
2021-08-24 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
大量自动驾驶任务需要高清立体图像，这要求大量的存储空间。高效执行无损压缩已成为一个实际问题。通常，难以对每个像素做出准确的概率估计。为此，我们提出 L3C-Stereo，一种由变形模块与概率估计模块两个主要模块组成的多尺度无损压缩模型。变形模块利用来自同一域的两视图特征图生成视差图，用于重建右视图，从而提升右视图概率估计的置信度。概率估计模块为自适应算术编码提供逐像素逻辑混合分布。在实验中，我们的方法在所用的全部三个数据集上均优于手工压缩方法与基于学习的方法。随后，我们展示更好的最大视差可带来更好的压缩效果。此外，得益于我们模型的压缩特性，它自然生成质量可接受的视差图，用于后续立体任务。
引用
@article{arxiv.2108.09422,
title = {L3C-Stereo: Lossless Compression for Stereo Images},
author = {Zihao Huang and Zhe Sun and Feng Duan and Andrzej Cichocki and Peiying Ruan and Chao Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.09422},
year = {2021}
}