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一种基于条件生成对抗网络的高感知图像压缩方法
被引量:
5
1
作者
张雪峰
许华文
杨棉子美
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期783-791,共9页
针对如何获得符合人类视觉感知的压缩图像问题,提出了基于条件生成对抗网络的图像压缩模型(HPIC).在HPIC中,首先利用一个超先验概率模型对原始图像进行编码量化,将条件附加标签和残差模块相结合的生成器用于压缩图像的重建,基于深度卷...
针对如何获得符合人类视觉感知的压缩图像问题,提出了基于条件生成对抗网络的图像压缩模型(HPIC).在HPIC中,首先利用一个超先验概率模型对原始图像进行编码量化,将条件附加标签和残差模块相结合的生成器用于压缩图像的重建,基于深度卷积神经网络搭建的判别器则用于区分压缩后的图像和真实图像间的差异.损失函数是基于比特率-失真-感知优化理论来设计的,一方面选用基于预训练Inception网络特征值的感知失真指标来实现具有高感知质量的图像压缩重建,另一方面利用生成对抗网络损失来消除压缩伪影,提高压缩精度.实验结果表明,HPIC在比特率-失真-感知三重权衡中取得了较好的平衡,即使目前的常见算法使用两倍于本文算法的比特率,本文算法在所有的感知指标得分上均优于前者,HPIC仍能够实现具有高感知质量的压缩.
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关键词
图像压缩
比特率-失真-感知优化理论
条件生成对抗网络
损失函数
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职称材料
题名
一种基于条件生成对抗网络的高感知图像压缩方法
被引量:
5
1
作者
张雪峰
许华文
杨棉子美
机构
东北大学理学院
出处
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期783-791,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFB1710003)。
文摘
针对如何获得符合人类视觉感知的压缩图像问题,提出了基于条件生成对抗网络的图像压缩模型(HPIC).在HPIC中,首先利用一个超先验概率模型对原始图像进行编码量化,将条件附加标签和残差模块相结合的生成器用于压缩图像的重建,基于深度卷积神经网络搭建的判别器则用于区分压缩后的图像和真实图像间的差异.损失函数是基于比特率-失真-感知优化理论来设计的,一方面选用基于预训练Inception网络特征值的感知失真指标来实现具有高感知质量的图像压缩重建,另一方面利用生成对抗网络损失来消除压缩伪影,提高压缩精度.实验结果表明,HPIC在比特率-失真-感知三重权衡中取得了较好的平衡,即使目前的常见算法使用两倍于本文算法的比特率,本文算法在所有的感知指标得分上均优于前者,HPIC仍能够实现具有高感知质量的压缩.
关键词
图像压缩
比特率-失真-感知优化理论
条件生成对抗网络
损失函数
Keywords
image compression
bit rate
-
distortion
-
perception theory
conditional generative adversarial network
loss function
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于条件生成对抗网络的高感知图像压缩方法
张雪峰
许华文
杨棉子美
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
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职称材料
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