基于多光谱熵约束的太阳图像神经压缩
图像与视频处理
2023-10-11 v2 计算机视觉与模式识别
信息论
math.IT
摘要
研究太阳动态行为的任务需每日捕获太阳的多光谱图像并传输至地面站。为使传输高效可行，需采用图像压缩系统。近期成功的端到端优化神经网络图像压缩系统已展现出按需使用的巨大潜力。本文提出一种基于 transformer 的多光谱神经图像压缩器，以高效捕获波长内与波长间的冗余。为释放基于窗口的自注意力机制的局部性，我们提出窗口间聚合令牌多头自注意力。此外，为使神经压缩自编码器具有平移不变性，采用了随机平移窗口注意力机制，使 transformer 模块对其输入域中的平移不敏感。我们证明，所提方法不仅优于传统压缩算法，而且与单光谱压缩相比，能更好地去相关多个波长上的图像。
引用
@article{arxiv.2309.10791,
title = {Multi-spectral Entropy Constrained Neural Compression of Solar Imagery},
author = {Ali Zafari and Atefeh Khoshkhahtinat and Piyush M. Mehta and Nasser M. Nasrabadi and Barbara J. Thompson and Michael S. F. Kirk and Daniel da Silva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.10791},
year = {2023}
}
备注
Accepted to IEEE 22$^{nd}$ International Conference on Machine Learning and Applications 2023 (ICMLA)