CVPRFeb, 2023

使用学习的紧凑元数据进行原始图像重建

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TL;DR本文提出了一种新的压缩原始图像的框架，通过在潜在空间中学习紧凑的表示形式，提高了重建质量、元数据大小和速度；同时，采用改进的熵估计策略的 sRGB 引导上下文模型，可以从全局角度自适应地分配更多的位到重要的图像区域。
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发现论文，激发创造
  • 学习元数据外的原始图像重建

    提出了一种基于 latent space 学习的，对 raw images 进行压缩的新框架，包括了对于图像的不对称和混合空间特征分辨率设计、context model 的新设计和 sRGB 导向的自适应量化策略设计，并且提供了一种新的单模型可实现不同比特率的策略。实验结果表明，该方法在较小的 metadata size 情况下能够获得更好的重构质量。

    Jun, 2023

  • 使用内容感知元数据学习 sRGB 到 Raw-RGB 反渲染

    该文介绍了一种基于元数据的图像重建方法，通过联合学习采样和重建策略，实现了更好的重建效果，适用于计算机视觉等领域。

    Jun, 2022

  • 探索压缩图像表示作为感知代理：一项研究

    我们提出了一种端到端学习的图像压缩编解码器，其中分析变换与目标分类任务同时训练。该研究证实，压缩的潜在表示能够以与定制的基于深度神经网络的质量指标相媲美的准确性预测人的感知距离判断。我们进一步研究了各种神经编码器，并展示了将分析变换作为超出质量判断之外的图像任务的感知损失网络的有效性。我们的实验表明，现成的神经编码器在感知建模方面表现出色，无需额外的 VGG 网络。我们期望这项研究能够成为开发语义感知和编码高效的神经编码器的有价值参考。

    Jan, 2024

  • 多尺度和上下文自适应熵模型用于图像压缩

    本文提出了一种端到端可训练的图像压缩框架，采用自回归和分层先验的组合估计每个潜在表示的分布，并使用一种方法将比特率分配到每个图像以最大化 MS-SSIM。

    Oct, 2019

  • 从现实世界的 RAW 图像中高效重建 HDR

    本文提出了一种新的计算原始 HDR 数据形成管道并构建了第一个实际的原始 HDR 数据集 RealRaw-HDR，开发了一种轻量级高效的 HDR 模型 RepUNet，通过提出即插即用的运动对齐损失方法，解决了短曝光和长曝光图像之间的动作对齐问题，并在视觉质量和量化指标方面实现了最先进的性能。

    Jun, 2023

  • 可变速率图像压缩中的潜在表征选择性压缩学习

    本文提出了一种选择性压缩方法来进行基于深度学习的可变速率图像压缩，该方法通过生成 3D 重要性映射并调整该映射来确定不同目标质量水平的压缩所需的基本表示元素。实验结果表明，该方法可以获得与单独训练的参考压缩模型相当的压缩效率，并可以减少解码时间。

    Nov, 2022

  • 基于掩码稀疏视觉表示的神经图像压缩

    研究了基于稀疏视觉表示 (SVR) 的神经图像压缩，提出了一种 Masked Adaptive Codebook learning (M-AdaCode) 方法，通过对潜在特征子空间进行掩蔽以平衡比特率和重建质量，在标准 JPEG-AI 数据集上的实验证明了该方法的有效性。

    Sep, 2023

  • 使用稀疏表示生成图像

    本文提出一种基于分块离散余弦变换（DCT）块的生成模型，使用 Transformer-based 自回归模型对块进行预测，以生成高质量、多样化的图像，并展示了对于简单的改进，该方法在图像着色和高精度图像放大方面也具有有效性。

    Mar, 2021

  • 基于敌对网络的 RGB 空间上下文感知光谱图像重建

    本文提出了一种基于生成对抗网络的图像到图像映射方法，用于超光谱自然图像重建，经过定量评估，相对均方根误差降低了 54.0%。

    Sep, 2017

  • 通过分层感兴趣区域和自适应量化实现超高保真图像压缩

    通过结合 MSE-based 模型和生成模型中感兴趣区域 (ROI) 的优势，我们提出了分层感兴趣区域 (H-ROI) 方法，将图像分为几个前景区域和一个背景区域，以提高包含人脸、文字和复杂纹理的区域的重建效果；进一步，通过通道维度内的非线性映射提出了自适应量化来限制比特率同时保持视觉质量。大量实验证明了我们方法在小脸和文字上以更低的比特率实现了更好的视觉质量，如 HiFiC 的 0.7X 比特和 BPG 的 0.5X 比特。

    Mar, 2024