基于分类的图像压缩算法研究的中期报告

基于分类的图像压缩算法研究的中期报告【摘要】随着数码图像的普及和网络传输的飞速发展，图像压缩技术日益成为一种研究热点。传统的压缩算法主要是基于信号处理技术，如离散余弦变换（DCT）、小波变换（wavelet）等。这些压缩算法虽然性能较好，但是缺乏对图像的语义理解，难以对不同类别的图像进行优化压缩。本文提出一种基于分类的图像压缩算法，该算法首先将图像进行分割，然后分别对不同类别的图像采用不同压缩策略。实验结果表明，本算法在保证图像质量的同时，可实现更高的压缩比。【关键词】图像压缩，分类，分割，压缩策略，压缩比【Abstract】Withthepopularityofdigitalimagesandtherapiddevelopmentofnetworktransmission,imagecompressiontechnologyhasbecomeanimportantresearchtopic.Traditionalcompressionalgorithmsaremainlybasedonsignalprocessingtechniquessuchasdiscretecosinetransform(DCT),wavelettransform,etc.Althoughthesecompressionalgorithmshavegoodperformance,theylacksemanticunderstandingofimagesandcannotoptimizecompressionforimagesofdifferentcategories.Thispaperproposesaclassification-basedimagecompressionalgorithm,whichfirstsegmentstheimageandthenadoptsdifferentcompressionstrategiesfordifferentcategoriesofimages.Experimentalresultsshowthatthisalgorithmcanachievehighercompressionratiowhileensuringimagequality.【Keywords】imagecompression,classification,segmentation,compressionstrategy,compressionratio【研究背景及意义】随着数码设备的广泛应用，人们会产生大量的数字图像。这些图像有很多都需要通过网络进行传输，因此图像数据的压缩成为了一项非常重要的技术。传统的图像压缩算法主要是基于信号处理的技术，如DCT和小波变换等。这些算法可以有效地减少图像数据的冗余，并且在图像质量和压缩比之间取得了一个很好的平衡。然而，这些算法缺乏对图像的语义理解。因此，它们难以优化压缩不同类别的图像。分类技术是一种能够对图像进行语义理解的技术。基于分类的图像压缩算法利用分类技术对图像进行分割，并针对不同的类别采用不同的压缩策略，从而实现对不同类别图像的高效压缩。这种算法可以完整地保留图像的语义信息，并实现更高的压缩比。【研究过程及方法】1.图像分割本算法采用深度学习技术对图像进行分割，将一幅图像分成若干类别。我们选择了目前最先进的语义分割模型——DeepLabv3+（Chenetal.,2018）作为我们的分割模型。2.压缩策略针对每一类别的图像，我们采用不同的压缩策略来实现高效的压缩。我们将压缩策略分为两类：（1）全局压缩策略：对于一些常见的图像，我们可以采用一些通用的压缩算法来进行压缩，如JPEG、JPEG2000等。（2）个性化压缩策略：对于一些特殊的图像，我们可以采用特殊的压缩算法来进行压缩，如基于深度学习的超分辨率技术、基于对抗生成网络（GAN）的图像压缩技术等。3.压缩最后，我们将每一类别的图像进行压缩，并对所有图像进行合并，获得最终的压缩结果。【预期结果】本算法可以针对不同类别的图像采用不同的压缩策略，从而实现更高的压缩比。这种算法可以有效地保留图像的语义信息，具有广泛的应用前景，例如在移动设备中的数据传输和存储方面。【参考文献】Chen,L.C.,Papandreou,G.,Schroff,F.,&Adam,H.(2