SLIC: A Learned Image Codec Using Structure and Color

📄 arXiv: 2401.17246v1 📥 PDF

作者: Srivatsa Prativadibhayankaram, Mahadev Prasad Panda, Thomas Richter, Heiko Sparenberg, Siegfried Fößel, André Kaup

分类: eess.IV, cs.CV

发布日期: 2024-01-30

备注: Accepter paper for Data Compression Conference 2024

💡 一句话要点

提出基于结构与色彩的学习图像编解码器SLIC以提升图像压缩效果

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 图像压缩 深度学习 多尺度架构 自回归模型 色彩处理

📋 核心要点

  1. 现有图像编解码方法在压缩效率和图像质量之间的平衡存在挑战，尤其是在处理亮度和色度信息时。
  2. SLIC通过将图像压缩任务分为亮度和色度两个部分，采用多尺度深度学习架构来提取特征，从而提升压缩性能。
  3. 实验结果表明，SLIC在多个指标上相较于现有最先进编解码器有显著提升，尤其在MS-SSIM和CIEDE2000指标上表现优异。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于结构和色彩的学习图像编解码器（SLIC），将压缩任务分为亮度和色度两个部分。该深度学习模型采用新颖的多尺度架构，分别处理Y和UV通道，通过结合各阶段的特征来获得潜在表示。模型使用自回归上下文模型进行反向适应，并引入超先验块进行前向适应。通过多项实验分析了该模型的性能，并与其他图像编解码器进行了比较，结果显示该方法在MS-SSIM和CIEDE2000指标上相较于其他先进编解码器实现了7.5%和4.66%的比特率增益。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有图像编解码器在压缩效率和图像质量之间的平衡问题，尤其是在亮度和色度信息处理上的不足。

核心思路：通过将压缩任务分为亮度（Y通道）和色度（UV通道）两个部分，SLIC利用多尺度深度学习架构提取特征，从而实现更高效的图像压缩。

技术框架：SLIC的整体架构包括编码器和解码器，其中编码器采用多尺度设计来处理Y和UV通道，结合各阶段特征以获得潜在表示。此外，模型引入自回归上下文模型和超先验块以实现反向和前向适应。

关键创新：SLIC的主要创新在于其多尺度架构和自适应上下文模型的结合，这使得模型在处理亮度和色度信息时能够更有效地提取和利用特征，显著提升压缩性能。

关键设计：模型的关键设计包括多尺度特征提取网络、损失函数的选择以及自回归上下文模型的实现，这些设计共同促进了模型在压缩效率和图像质量上的提升。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，SLIC在MS-SSIM和CIEDE2000指标上分别实现了7.5%和4.66%的比特率增益，相较于其他最先进的编解码器表现出显著的性能提升。这一结果表明SLIC在图像压缩领域的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括图像存储、传输和处理等多个方面，尤其适用于需要高效压缩和高质量图像的场景，如视频流媒体、数字图像库和在线图像共享平台。未来，SLIC可能在智能手机、监控系统等设备中得到广泛应用，推动图像处理技术的发展。

📄 摘要（原文）

We propose the structure and color based learned image codec (SLIC) in which the task of compression is split into that of luminance and chrominance. The deep learning model is built with a novel multi-scale architecture for Y and UV channels in the encoder, where the features from various stages are combined to obtain the latent representation. An autoregressive context model is employed for backward adaptation and a hyperprior block for forward adaptation. Various experiments are carried out to study and analyze the performance of the proposed model, and to compare it with other image codecs. We also illustrate the advantages of our method through the visualization of channel impulse responses, latent channels and various ablation studies. The model achieves Bjøntegaard delta bitrate gains of 7.5% and 4.66% in terms of MS-SSIM and CIEDE2000 metrics with respect to other state-of-the-art reference codecs.