传统与基于学习的图像编码方法的主观评价
计算机视觉与模式识别
2021-07-29 v1 图像与视频处理
摘要
我们开展了一项主观实验，以比较传统图像编码方法与基于学习的图像编码方法的性能。作为代表性传统方法，采用了最先进的传统编码方法 HEVC 和 VVC。所使用的基于学习的方法不仅包含基于 CNN 的方法，还包含一种基于 GAN 的方法，均为先进或典型方法。实验采用单刺激法（SS），亦称绝对类别评定制（ACR），以获取图像的感知质量。此外，我们利用一些典型且常用的客观质量指标来评估实验中的编码方法以作比较。实验表明，基于 CNN 和基于 GAN 的方法在低码率下可优于传统方法。然而，在高码率下，难以验证基于 CNN 的方法是否优于传统方法。由于 GAN 方法未提供高目标码率的模型，我们无法确切判断 GAN 方法在高码率下的性能。此外，一些流行的客观质量指标未能很好地展现衡量基于学习的编码方法（尤其是基于 GAN 的方法）所生成图像质量的能力。
引用
@article{arxiv.2107.13122,
title = {Subjective evaluation of traditional and learning-based image coding methods},
author = {Zhigao Fang and Jiaqi Zhang and Lu Yu and Yin Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.13122},
year = {2021}
}