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基于变分自编码框架的图像视频压缩研究
【摘 要】
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编码技术作为压缩媒体信息、节省网络带宽和存储资源的有效手段一直以来都得到了广泛的应用。传统编解码技术通过增加额外的计算复杂度的方式按照每十年提升50%性能的速度发展。发展至今,现有最新的编码标准已经集成了较多的复杂模块,其进一步提升的难度不断提高。得益于深度学习的发展,基于变分自编码器的压缩技术在近几年得到了快速发展,其中图像的压缩方案已经在几年内追上了最新传统编解码器的性能。而且作为新的压缩框架
【机 构】
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中国科学技术大学
【出 处】
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中国科学技术大学
【发表日期】
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2021年08期
【基金项目】
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其他文献
Supervised Machine Learning Approach based Adaptive Modulation Order Selection in Spatial Modulation
学位
随着多媒体技术的快速发展和移动显示设备的普及,人们也对社交媒体信息提出了更高的期望。一方面,人们期望能观看到具有更好的临在感和浸入感的媒体信息,另一方面,也希望自己能成为图像和视频的提供方,而不是单纯的接受方。基于以上目标,许多新兴的媒体形式被提出并得到应用,例如光场图像和流媒体视频。然而,编码、传输和处理等过程会劣化图像和视频的感知质量。因此,图像和视频的质量评价十分重要。本文围绕光场图像和流媒
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