基于小波类变换的技术应用于IEEE 1857.11神经网络图像编码标准征求意见书
计算机视觉与模式识别
2024-03-12 v1 图像与视频处理
摘要
自神经网络图像编码诞生以来，其发展迅猛。直到2022年，其性能已超过最佳传统图像编码框架H.266/VVC。见证了这一成功后，IEEE 1857.11工作小组启动了神经网络图像编码标准项目，并发布了相应的征求意见书。针对该征求意见书，本文提出一种新颖的基于小波类变换的端到端图像编码框架——iWaveV3。iWaveV3融合了诸多新特性，包括仿射小波类变换、感知友好质量指标以及更先进的训练和在线优化策略，继承了我们之前基于小波类变换的框架iWave++的特征。虽保持同时支持有损和无损压缩的特性，iWaveV3还实现了客观质量方面的领先压缩效率，在感知质量方面也表现竞争力。因此，iWaveV3被选为 developing IEEE 神经网络图像编码标准的候选方案。
引用
@article{arxiv.2403.05937,
title = {Wavelet-Like Transform-Based Technology in Response to the Call for Proposals on Neural Network-Based Image Coding},
author = {Cunhui Dong and Haichuan Ma and Haotian Zhang and Changsheng Gao and Li Li and Dong Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.05937},
year = {2024}
}