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Neural Image Compression with Regional Decoding
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OA
AI
DOI：10.1145/3708347.png)
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摘要
En 中文
随着AR/VR和高分辨率摄影等技术的发展，图像压缩中存在一种日益增长的需求，即名为区域解码的功能。该功能允许整幅图像被编码，但仅使用比特流的一小部分即可解码任意区域。然而，现有的神经图像压缩方法缺乏对此关键功能的支持。在本文中，我们提出了一种名为切片编/解码器的新方法，该方法在满足区域解码需求的同时，保持了与最先进方法相当的性能。我们的方法基于一个见解：在压缩过程中，像素内的局部信息比全局信息更为重要。通过利用这一理解，我们根据跨边界模式将图像划分为不同的比特流。因此，对于选定的区域，我们的方法能够智能地选择比特流的特定部分，仅解码该特定感兴趣区域。此外，我们将该方法的应用扩展到360度图像压缩，实现了沉浸式视觉内容的高效编码和解码。此外，我们提出的技术能够对区域进行相同解码，这为未来区域视频解码的进步奠定了基础。我们的实验结果表明，我们的方法在提供区域解码功能的同时，保持了与最先进方法相当的性能。总之，本文在图像压缩技术方面取得了重要进展，为数字媒体新兴应用提供了增强的灵活性和效率。
Keyword:
Image compression
Neural networks
Regional decoding
期刊
IF:
6
论文数:
2.0K
被引数:
5.4K