统一的基于学习的JPEG有损与无损重压缩
计算机视觉与模式识别
2023-12-06 v1 人工智能
摘要
JPEG仍然是最广泛使用的图像压缩算法。大多数图像压缩算法仅考虑未压缩的原始图像,而忽略了大量已存在的JPEG图像。最近,提出了JPEG重压缩方法以进一步减小JPEG文件的大小。然而,这些方法仅考虑JPEG无损重压缩,这只是率失真定理的一个特例。在本文中,我们提出了一个统一的有损与无损JPEG重压缩框架,该框架由学习量化表和马尔可夫分层变分自编码器组成。实验表明,当比特率接近上界(即无损压缩模型的比特率)时,我们的方法可以实现任意低的失真。据我们所知,这是首个弥合JPEG图像有损与无损重压缩之间差距的学习方法。
引用
@article{arxiv.2312.02705,
title = {Unified learning-based lossy and lossless JPEG recompression},
author = {Jianghui Zhang and Yuanyuan Wang and Lina Guo and Jixiang Luo and Tongda Xu and Yan Wang and Zhi Wang and Hongwei Qin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.02705},
year = {2023}
}