深度压缩图像潜张量的率失真优化三进制平面编码
图像与视频处理
2022-05-10 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
DPICT是首个支持细粒度可伸缩性的基于学习的图像编解码器。本文中，我们描述了如何高效实现DPICT的两个关键组件：三进制平面切片与率失真优化（RD优化）编码。在DPICT中，我们将图像变换为潜张量，以三进制数字（trits）表示张量，并按显著性递减顺序编码trits。对于熵编码，需要计算每个trit的概率，这在编码器和解码器中均要求较高的时间复杂度。为降低复杂度，我们开发了一种用于概率的并行计算方案，并以伪代码详细描述。此外，我们将DPICT中的三进制平面切片与替代的位平面切片进行比较。实验结果表明，并行计算显著降低了时间复杂度，且三进制平面切片比位平面切片提供更好的RD性能。
引用
@article{arxiv.2203.13467,
title = {RD-Optimized Trit-Plane Coding of Deep Compressed Image Latent Tensors},
author = {Seungmin Jeon and Jae-Han Lee and Chang-Su Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.13467},
year = {2022}
}