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题名极低比特率图像压缩技术综述
被引量：1
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作者
岳爽
陈喆
殷福亮
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机构
大连理工大学信息与通信工程学院
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出处
《数据采集与处理》
北大核心
2025年第1期102-116,共15页
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基金
国家自然科学基金(61871066,62271103)。
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文摘
图像是人们获取信息的重要途径之一。随着图像传输与存储需求的不断增加,尤其在带宽受限或云存储情况下,对图像进行极低比特率压缩,对于提高传输效率和节省存储空间具有重要意义。基于此,本文对有损图像极低比特率压缩技术进行了系统综述。首先,在基于生成对抗网络(Generative adversarial networks,GAN)的图像压缩衍生算法在高分辨率图像压缩、生成图像模糊、忽视语义信息与纹理信息等方面问题的基础上,介绍了最新的极低比特率图像压缩方法。然后,阐述了分层压缩、基于对象和感兴趣区域等其他非GAN模型的极低比特率图像压缩方法。接着,描述了常用数据集及有损压缩条件下的图像质量评价方法。最后,对极低比特率有损图像压缩技术做出总结,并对其后续的发展进行了展望。
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关键词
图像压缩
极低比特率
图像有损编码
深度学习
生成对抗网络
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Keywords
image compression
very low bitrate
image lossy encoding
deep learning
generative adversarial network(GAN)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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