【摘 要】
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图像作为信息交换的载体,在信息传递的过程中占据主导地位。但是,原始图像内部存在大量冗余,在信息传递的过程中会占用较多的网络资源和存储空间。因此,研究者们开始致力于研究高效、适用的图像压缩方法来去除图像中的冗余。近年来,深度学习迅速发展,越来越多的研究者开始将其应用于图像压缩领域。在此背景下,本文主要围绕深度学习在图像压缩中的应用展开研究,具体工作如下:1)通过对传统图像压缩技术与经典的深度学习图像
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图像作为信息交换的载体,在信息传递的过程中占据主导地位。但是,原始图像内部存在大量冗余,在信息传递的过程中会占用较多的网络资源和存储空间。因此,研究者们开始致力于研究高效、适用的图像压缩方法来去除图像中的冗余。近年来,深度学习迅速发展,越来越多的研究者开始将其应用于图像压缩领域。在此背景下,本文主要围绕深度学习在图像压缩中的应用展开研究,具体工作如下:1)通过对传统图像压缩技术与经典的深度学习图像压缩技术进行分析与研究,发现其中的不足,如:压缩比率固定和颜色偏差等问题。首先,针对压缩比固定问题,对现有的深度学习网络结构上进行改进,设计一种基于深度学习的分通道图像压缩方法,将单通道压缩网络设计为分通道压缩网络,分别对图像的亮度分量和色度分量进行压缩与重建,采用CNN与RNN联合的方式搭建网络,可通过迭代次数来控制压缩比;其次,针对颜色偏差问题,在分通道网络中加入融合网络,通过引入亮度特征,利用融合网络将亮度分量特征进一步压缩,压缩后将其与色度分量特征进行连接,可使用较少的特征映射来编码整个图像的颜色信息;最后,通过实验对比,在给定压缩比的条件下,模型在PSNR、MS-SSIM和CM-SSIM指标上具有一定程度的提高,与Toderici’s算法分别提高了0.85%、0.82%和1.85%,主观评价上也具有良好的色彩效果。2)为了进一步对图像内容进行分配,在基于深度学习的分通道压缩方法上进一步改进,设计出基于深度学习的分通道图像语义压缩方法,通过语义分析的方法引入了注意力机制,实现对图像的内容进行分配。首先,通过语义分析得到原始图像的语义重要性;其次,根据语义重要性来计算图像的压缩等级,然后亮度分量图像根据压缩等级进行分等级的压缩;最后,通过实验对比,在给定压缩比的条件下,模型在PSNR、MS-SSIM和CM-SSIM指标上具有一定程度的提高,与Wang’s算法相比,分别提高了0.15%、0.92%和1.42%,主观评价上也具有良好的纹理效果。3)使用JAVA开发一款以图像压缩为主的系统软件,软件由登录模块、设置条件模块、图像压缩模块、信息显示模块等组成,其中图像压缩模块将基于深度学习的分通道图像语义压缩模型嵌入到其中,根据设置的配置参数,进行图像压缩系统操作。该软件可以快速、方便、快捷的进行图像压缩。相比于现有图像压缩技术,本研究最大的亮点在于,不仅有利于增强图像的纹理结构,还能够保持更好的颜色特征。
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