分层感知图像压缩

1/1分层感知图像压缩第一部分分层感知图像压缩概念及优势 2第二部分图像分层表示方法 4第三部分感知度量模型在压缩中的应用 6第四部分分层感知图像编码技术 9第五部分基于深度学习的分层编码方法 12第六部分感知失真度量方法 16第七部分分层感知图像压缩应用场景 18第八部分分层感知图像压缩最新进展 21

第一部分分层感知图像压缩概念及优势关键词关键要点【分层感知图像压缩的概念】

1.分层感知图像压缩（HPC）是一种先进的图像压缩技术，它将图像分解为多个具有不同重要性的层。

2.每一层都包含图像的不同特征，例如纹理、边缘和颜色，这些特征根据感知重要性进行排列。

3.HPC利用人类视觉系统对不同特征的感知敏感性，优先压缩不太重要的层，同时保持对重要特征的高保真度。

【分层感知图像压缩的优势】

分层感知图像压缩概念

分层感知图像压缩(LHIC)是一种先进的图像压缩技术，旨在利用人类视觉系统的感知特性来实现高效的图像压缩。LHIC将图像分解为一系列层次，其中每一层都包含图像不同频谱或特征的近似值。

LHIC优势

LHIC相较于传统图像压缩技术具有以下优势：

1.感知编码：

LHIC考虑了人类视觉系统的感知特性，只编码图像中对视觉感知重要的信息。这使得LHIC能够以更低的比特率实现更高的视觉质量。

2.层次结构：

LHIC将图像分解为层次，每一层都包含不同分辨率或信息的近似值。这种分层结构允许灵活的比特率分配和抗噪性。

3.可伸缩性：

LHIC编码的图像可以轻松地根据可用带宽或显示设备调整分辨率和质量。这使其非常适合在不同应用和设备中部署。

4.抗噪性：

LHIC的分层结构提供抗噪性。当传输或存储过程中发生错误时，只有受影响的层次会被损坏，而其他层次保持完整。

5.可编辑性：

LHIC编码的图像可以进行无损编辑，例如裁剪、旋转和缩放。这使得LHIC非常适合图像处理和编辑应用程序。

6.应用广泛：

LHIC适用于广泛的图像压缩应用，包括网络传输、存储、显示和打印。

技术原理

LHIC的基本原理涉及：

1.图像分解：

将原始图像分解为一系列层次，称为基本层和增强层。基本层包含图像的低分辨率近似值，而增强层包含逐层添加的细节。

2.感知编码：

每一层都使用感知编码技术进行编码，该技术利用了人类视觉系统的感知特性。例如，视觉上不太重要的区域使用更少的比特进行编码。

3.渐进传输：

编码后的图像可以渐进式地传输或解码。基本层首先传输，然后逐步添加增强层，从而根据可用带宽或显示设备调整图像质量。

4.抗噪性：

分层结构允许在传输或存储过程中发生错误时进行鲁棒解码。只有受影响的层需要重新传输或纠正，而其他层保持完整。第二部分图像分层表示方法关键词关键要点【图像分割】：

1.图像分割将图像分解为具有相似像素特征的区域，识别图像中的对象和层次。

2.广泛使用的方法包括基于区域的方法、基于边缘的方法、基于图论的方法和基于机器学习的方法。

3.有效的图像分割对图像压缩至关重要，因为它可以隔离不同语义内容的区域，从而实现有针对性的压缩。

【特征提取】：

图像分层表示方法

图像分层表示是图像压缩的一种技术，将图像分解为多个层次，每个层次代表不同频率或重要性级别的图像信息。这种表示可以显著提高压缩效率，同时保持图像质量。

图像分层表示的类型

有多种图像分层表示方法，包括：

*金字塔层级结构：将图像构建成一系列分辨率逐渐减小的金字塔层级结构，高层包含图像的高频信息，底层包含图像的低频信息。

*小波变换：使用小波变换将图像分解为一系列小波系数，这些系数可以表示在不同频率和方向上的图像信息。

*拉普拉斯金字塔：将图像分解为一系列拉普拉斯金字塔层，每层表示图像在特定尺度下的细节信息。

*分形表示：将图像视为自相似的分形结构，并使用分形参数对其进行表示。

*基于稀疏表示：利用稀疏表示理论将图像分解为稀疏成分和字典成分，字典成分代表图像的结构信息，而稀疏成分代表图像的纹理信息。

图像分层表示的构建过程

图像分层表示的构建过程通常涉及以下步骤：

*图像分解：使用上述分层表示方法之一将图像分解为多个层次。

*信息量度：计算每个层次的信息量，例如熵或方差。

*层次选择：根据信息量度选择保留的层次数量。

*层次编码：使用熵编码或其他编码技术对选定的层次进行编码。

图像分层表示的优势

*压缩效率高：分层表示可以有效地消除冗余信息，显著提高压缩效率。

*渐进传输：分层表示允许渐进传输图像，从粗略到精细依次接收图像信息。

*图像编辑增强：分层表示可以作为图像编辑和增强的基础，允许用户独立处理不同频率的信息。

*图像分析应用：分层表示可用于图像分析和识别等应用，通过提取各个层次的特征来增强鲁棒性和准确性。

图像分层表示的应用

图像分层表示已广泛应用于多种领域，包括：

*图像压缩：JPEG2000、HEVC和VP9等图像压缩标准采用分层表示技术。

*图像传输：分层表示支持图像的渐进传输和适应性流媒体传输。

*图像编辑：AdobePhotoshop等图像编辑软件提供基于分层表示的编辑工具。

*图像分析：分层表示用于纹理分析、目标识别和场景理解等应用。

*生物医学成像：分层表示用于医学图像分割、诊断和可视化。第三部分感知度量模型在压缩中的应用关键词关键要点感知误差度量

1.感知误差度量旨在量化图像压缩后人眼感知到的失真程度。

2.常见的感知误差度量包括结构相似度（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）和多尺度结构相似度（MS-SSIM）。

3.这些度量使用数学模型来模拟人眼对图像特征和纹理的感知。

失真映射

1.失真映射将感知误差度量与压缩算法的失真函数联系起来。

2.通过最大化感知质量并最小化压缩算法的失真，失真映射可指导算法优化压缩参数。

3.失真映射考虑了不同感知区域对图像质量的影响，从而实现了失真分配的优化。

率失真优化

1.率失真优化算法通过调节失真水平来优化图像压缩率和质量之间的权衡。

2.感知误差度量作为优化目标，确保算法能够针对人眼感知进行优化。

3.率失真优化算法通过迭代调整压缩参数和失真映射，达到最佳的压缩性能。

自适应压缩

1.自适应压缩根据内容的局部性质调整压缩策略，以优化感知质量。

2.感知误差度量用于实时评估当前压缩参数对图像质量的影响。

3.自适应压缩算法通过改变量化步长、编码模式或其他参数，在不同区域实现不同的压缩等级。

生成对抗网络（GAN）在感知压缩中的应用

1.GAN被用于学习图像的感知分布，以生成更逼真的图像，减少压缩失真。

2.GAN可以用来训练感知误差度量模型，提高其精度和鲁棒性。

3.GAN还可以用于图像修复和增强，进一步提升压缩图像的感知质量。

图像压缩中的未来趋势

1.感知图像压缩研究将继续专注于开发新的度量和算法，以进一步提高图像质量。

2.生成模型和机器学习技术将发挥越来越重要的作用，推动更有效的图像压缩方案。

3.针对特定应用场景的优化压缩算法将成为研究热点，以满足不断增长的图像数据传输和存储需求。感知度量模型在压缩中的应用

感知度量模型（PDM）在图像压缩中发挥着至关重要的作用，它通过模拟人眼来评估图像质量，确保图像失真和视觉感知之间的相关性。以下是对PDM在压缩中的应用的详细描述：

1.失真评估

PDM用于评估图像压缩中的失真水平。它们提供客观分数，表示图像保真度与原始图像的差异程度。常用的PDM包括峰值信噪比(PSNR)、结构相似性索引(SSIM)和多尺度结构相似性(MS-SSIM)。这些指标考虑了亮度、对比度和结构等因素，为压缩算法设计和优化提供了量化指标。

2.比特率优化

PDM在比特率优化中扮演着关键角色。通过使用PDM，压缩算法可以调整编码参数以实现特定的图像质量目标，同时最小化所需的比特率。这对于在有限带宽或存储空间下实现图像质量和文件大小之间的平衡至关重要。

3.根据内容自适应压缩

PDM可用于根据图像内容自适应地调整压缩策略。不同类型的图像（例如，自然场景、人脸和文本）表现出不同的视觉重要性区域。PDM能够识别这些区域并指导压缩算法优先处理视觉上重要的特征，从而实现无损区域和有损区域之间的有效权衡。

4.无参考图像质量评估

在某些情况下，原始图像不可用以计算图像失真。PDM提供了无参考图像质量评估(NR-IQA)功能，使算法能够预测图像质量，而无需比较原始图像。这在图像检索、流媒体和压缩历史遗留内容等应用中非常有用。

5.图像增强

PDM可用于图像增强任务，例如超分辨率、去噪和去伪影。通过评估不同增强方法的感知结果，PDM能够指导优化参数并选择最佳增强策略，以最大程度地提高视觉质量。

6.压缩算法基准

PDM被广泛用作压缩算法的基准。通过比较不同算法的PDM分数，研究人员和从业人员可以客观地评估算法的性能并确定最适合特定应用的算法。

7.视觉分析

PDM提供了视觉分析工具，有助于了解图像失真和视觉感知之间的关系。通过可视化PDM得分图，工程师可以识别图像中视觉上重要的区域并探索压缩策略对视觉质量的影响。

8.特定任务优化

PDM可用于优化针对特定任务定制的图像压缩算法。例如，在医疗成像中，PDM可以指导压缩算法优先处理诊断上重要的特征，以确保图像诊断的准确性。在遥感中，PDM可以帮助优化用于提取特定信息的图像压缩算法，例如土地覆盖类型或目标检测。

结论

感知度量模型在图像压缩中至关重要，提供了评估图像质量、优化比特率、适应内容自适应压缩、进行无参考图像质量评估、图像增强、基准测试压缩算法以及支持视觉分析的工具。通过利用PDM，图像压缩算法可以实现更高的效率、更好的视觉质量和量化的图像保真度度量。第四部分分层感知图像编码技术关键词关键要点基于感知器件的视觉感知模型

*利用视觉感知器件模拟人眼的感知机制，建立图像的感知模型。

*提取图像中与人类视觉系统相对应的特征，如边缘、纹理、颜色等。

*根据感知器件的响应，将图像划分为不同感知层，即从高层抽象概念到低层精细细节。

感知编码

*针对不同感知层进行优化编码，分配更多的比特率给视觉上更重要的信息。

*采用感知变换，将图像变换到与人类感知相一致的域中，提高编码效率。

*通过熵编码器，进一步压缩感知编码后的数据，降低文件大小。

感知量化

*根据感知模型，对不同感知层的图像数据进行分层量化，保留视觉上显著的信息。

*采用自适应量化器，动态调整量化参数，以满足不同视觉重要性的需求。

*通过可变量化步长，优化量化误差和比特率分配之间的平衡。

感知重建

*结合感知模型和编码后的数据，重构图像。

*利用感知插值算法，恢复量化过程中丢失的细节。

*采用后处理技术，进一步增强图像质量，如去噪和锐化。

分层传输

*分层传输感知编码后的数据，支持渐进式解码。

*根据网络条件和用户需求，动态调整传输层的比特率。

*采用错误恢复机制，保证图像在传输过程中不易受到损坏。

感知优化

*结合生成对抗网络（GAN）等深度学习技术，优化感知模型和编码算法。

*利用图像质量评估指标，度量压缩图像的感知质量。

*通过反复训练和调整，不断提升图像压缩算法的效率和性能。分层感知图像编码技术

分层感知图像编码（LHIC）是一种压缩图像的技术，它通过分层编码图像的不同成分来实现高效的压缩。这种技术将图像分解为多个层，其中每一层都包含图像的不同特征或信息。

分层分解

LHIC技术利用可分卷积网络（SeparableConvolutionalNetworks,SCNs）或类似的网络架构来分解图像。这些网络可以将图像分解为一组特征图，每一层特征图都代表图像的不同特征或信息，例如：

*纹理层：包含图像的纹理信息。

*结构层：包含图像的主要结构和轮廓。

*残差层：包含原始图像和解码图像之间的差异。

逐层编码

分层分解后的各个层以逐层的方式进行编码。每一层使用不同的编码器来捕捉该层特定的特征：

*纹理层编码器：通常使用变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）来编码纹理信息。

*结构层编码器：使用卷积神经网络（CNN）来提取结构特征。

*残差层编码器：使用预测编码等技术来编码原始图像和解码图像之间的差异。

熵编码

编码后的层使用熵编码器，例如算术编码或哈夫曼编码，进一步压缩。这通过消除编码中的冗余来提高压缩效率。

解码与重建

压缩后的层以相反的顺序进行解码和重建。首先，残差层被解码并添加到重建的图像中。然后，结构层被解码并与残差图像结合。最后，纹理层被解码并与重建图像结合以生成最终的重建图像。

优势

LHIC技术具有以下优势：

*感知质量高：LHIC技术通过将图像分解为不同的特征层，可以更有效地保留图像的视觉质量。

*可伸缩性：LHIC编码可以生成不同比特率的图像，允许多种应用程序和用例。

*渐进解码：LHIC编码允许渐进解码，即图像可以在比特流可用时逐步重建。

*鲁棒性：LHIC技术对比特流损坏或传输错误具有鲁棒性，这对于流媒体和误差常量的环境非常有用。

应用

LHIC技术广泛用于各种图像处理和压缩应用，包括：

*图像压缩

*图像传输

*图像编辑

*医学成像

*遥感第五部分基于深度学习的分层编码方法关键词关键要点基于生成对抗网络（GAN）的图像分解

1.利用生成器和判别器模型对图像进行分解，生成高频和低频残差。

2.通过对抗性训练，迫使生成器捕捉图像中的纹理和细节信息，而判别器区分分解后的图像和原始图像。

3.分解过程可迭代进行，形成多层残差表示，每一层对应图像的不同频率成分。

基于自编码器的图像重构

1.使用自编码器将分解后的图像残差重构为原始图像，编码器提取残差中的特征，解码器生成对应的图像内容。

2.通过最小化重建误差，训练自编码器学习图像的层次结构和空间依赖关系。

3.自编码器可堆叠使用，每一层负责重构特定频率范围内的残差，实现分层重构。

基于注意机制的可视化特征选择

1.引入注意力机制，为图像分解中的特征赋予不同的权重，重点关注与重建相关的重要特征。

2.注意机制学习图像的显著区域和边缘信息，有助于减少冗余特征的保留。

3.可视化特征选择模块可以增强编码器的特征提取能力，提高图像重构质量。

基于内容感知的图像重构

1.在图像重构过程中融入内容感知损失，以保持图像的语义信息和全局结构。

2.内容感知损失通过比较重建图像和原始图像在预先训练的卷积神经网络中的激活，衡量重构结果的视觉相似性。

3.引入内容感知有助于防止图像重构过程中的过拟合，生成更逼真和有意义的图像。

基于变分推理的图像去噪

1.采用变分推理框架，将图像分解为干净图像和噪声图像的概率分布。

2.通过贝叶斯推断，根据观测图像估计噪声图像的分布，然后重建干净图像。

3.变分推理方法可处理高水平噪声，有效去除图像中的噪声成分，提高图像质量。

基于深度学习的图像增强

1.利用深度学习模型对图像进行增强，提升图像的视觉效果和信息内容。

2.图像增强任务包括图像超分辨率、去模糊、颜色校正和风格迁移。

3.深度学习模型可以学习图像的潜在模式和非线性关系，生成增强后的图像具有更好的纹理、清晰度和色彩准确性。基于深度学习的分层编码方法

分层感知图像压缩中，基于深度学习的分层编码方法利用深度学习技术来估计和编码图像中的不同感知层级。这些方法旨在通过利用人类视觉系统的特性，有效地去除冗余并保留重要的视觉信息，从而实现高效的压缩。

编码器：

深度学习编码器通常采用卷积神经网络（CNN）或变压器架构。编码器的目标是将输入图像分解为一系列特征图，每个特征图表示图像的特定层级或抽象层次。

*卷积编码器：卷积编码器使用卷积层和池化层来提取图像特征。不同卷积核提取不同频率和方向的特征，从而产生具有多尺度表示的特征图。

*变压器编码器：变压器编码器基于自注意力机制，该机制允许网络捕获图像中元素之间的长程依赖关系。变压器编码器生成一组键值对，表示图像中不同元素之间的关系，从而编码图像的结构和语义信息。

量化：

特征图经过编码器后，采用量化技术将浮点值表示转换为离散符号。量化可以是标量量化或矢量量化。

*标量量化：标量量化将每个浮点值转换为单个整数。

*矢量量化：矢量量化将一组浮点值转换为一个索引，该索引引用代码簿中的离散矢量。

熵编码：

量化后的符号使用熵编码技术进一步压缩。熵编码利用符号的概率分布来分配可变长度编码，从而最大限度地减少编码比特数。常用方法包括哈夫曼编码、算术编码和上下文自适应二进制算术编码（CABAC）。

解码器：

分层感知图像压缩的解码器负责从编码流重建图像。解码器通常采用与编码器类似的架构，但以相反的顺序连接。

*解码卷积器：解码卷积器使用转置卷积层和上采样层来恢复特征图。

*解码变压器：解码变压器使用自注意力层和前馈层来重建图像的结构和语义信息。

优点：

*感知编码：基于深度学习的分层编码方法利用人类视觉系统特性，对图像中的重要视觉信息进行编码，从而实现高效压缩。

*多尺度表示：卷积编码器或变压器编码器产生多尺度特征图，允许对图像中的不同空间频率和抽象层次进行编码。

*端到端训练：这些方法通常采用端到端训练，这意味着编码器和解码器参数通过优化重建误差同时学习。

局限性：

*计算成本：深度学习编码器和解码器可能需要大量的计算资源，这限制了它们的实时应用。

*训练数据依赖性：这些方法的性能很大程度上取决于训练数据的质量和多样性。

*编码延迟：深度学习模型的复杂性可能会导致显着的编码延迟，这在某些应用中可能是不可接受的。第六部分感知失真度量方法关键词关键要点【结构相似性度量（SSIM）】

1.比较局部图像块的亮度、对比度和结构相似性。

2.使用高斯卷积器平滑图像，模拟人眼视觉感知。

3.考虑到人眼对对比度和结构的敏感性，将它们作为主要评价指标。

【特征相似性度量（FSIM）】

感知失真度量方法

引言

感知失真度量方法旨在评估图像压缩后的人类主观视觉质量。它们通过模拟人类视觉系统来衡量图像失真引起的感知差异，从而超越了简单的像素误差测量。

度量方法

感知失真度量方法可分为两大类：

1.空间域方法：直接比较原始图像和压缩图像的像素值，例如均方根误差(MSE)和峰值信噪比(PSNR)。

2.频域方法：将图像转换为傅立叶域或小波域，并比较不同分辨率和方向上的信号特征，例如结构相似性度量(SSIM)和特征相似性指数(FSIM)。

空间域方法

空间域方法简单且计算成本低，但它们对结构和纹理的感知失真敏感度较低。

*MSE：计算原始图像和压缩图像像素值的平方差的平均值。

*PSNR：通过MSE测量信号功率与噪声功率之间的比率。

频域方法

频域方法考虑了人类视觉系统对不同频率和方向的灵敏度。它们通常比空间域方法更准确，但计算成本更高。

*SSIM：衡量图像亮度、对比度和结构之间的相似性。

*FSIM：基于局部相位谱相似性和图像梯度相似性。

其他方法

除了上述方法外，还有其他感知失真度量方法可以根据特定任务进行定制。

*视觉信息保真度(VIF)：使用天然图像统计来衡量图像失真的视觉影响。

*多尺度结构相似性(MS-SSIM)：将SSIM扩展到多个尺度。

*视觉质量评估客观模型(VQEG-OM)：一种基于人眼感知模型的客观度量。

应用

感知失真度量方法广泛用于图像压缩、图像处理和计算机视觉中。

*图像压缩优化：选择在给定感知质量下压缩率最高的压缩算法。

*图像处理：评估图像增强或降噪算法的性能。

*计算机视觉：用于评估目标检测、分割和识别任务的算法。

限制和挑战

虽然感知失真度量方法已取得重大进展，但仍存在一些限制和挑战：

*计算成本：频域方法可能非常耗时。

*主观性：人类视觉感知具有主观性，难以准确建模。

*缺乏标准化：目前没有单一的感知失真度量被普遍接受为“黄金标准”。第七部分分层感知图像压缩应用场景关键词关键要点医疗图像压缩

1.分层感知图像压缩可有效减少医疗图像的存储和传输带宽需求，例如CT、MRI和X射线图像。

2.压缩后图像的质量对于医疗诊断至关重要，分层感知方法可以针对不同的感知区域进行优化，保留重要细节。

3.分层压缩允许传输图像的不同部分以适应网络条件，并在需要时动态调整压缩级别，以实现远程医疗和远程诊断的实时交互。

图像恢复和修复

1.分层感知图像压缩可作为图像恢复和修复的基础，通过将图像分解为多个层次，可以有效去除噪声、修复损坏和重建缺失区域。

2.不同的层次可以独立处理，从而实现针对不同恢复任务的定制化优化。

3.分层方法允许渐进式图像恢复，从粗略轮廓到精细细节，使修复过程可视化和交互式。

增强现实和虚拟现实

1.分层感知图像压缩对于增强现实和虚拟现实应用至关重要，它可以减少图像的传输延迟，提高图像质量并降低计算开销。

2.分层方法允许渲染不同分辨率和细节层次的图像，以适应不同的显示设备和场景需求。

3.利用生成模型，可以动态生成特定视角和交互的图像，从而实现更沉浸式和交互式的虚拟体验。

视频压缩

1.分层感知图像压缩原则可扩展到视频压缩，有效减少视频流的带宽需求。

2.通过将视频帧分解为多个层次，可以针对不同的时间感知区域进行优化，保留重要运动和细节。

3.分层视频压缩支持流媒体传输，允许用户根据带宽和质量偏好选择不同的层次组合，实现内容自适应。

图像分析

1.分层感知图像压缩为图像分析提供了新的可能性，通过访问图像的不同层次信息，可以增强边缘检测、纹理分析和目标识别等任务。

2.分层方法允许根据语义或感知重要性对图像中的对象和区域进行分类，从而改进高级图像分析算法。

3.利用生成模型，可以根据特定语义或感知查询合成图像的特定层次，从而促进图像理解和解读。

无人驾驶

1.分层感知图像压缩对于无人驾驶汽车至关重要，因为它可以在保持感知准确性的同时，降低图像传感器输出的带宽和计算要求。

2.分层方法允许对图像中的车辆、行人、道路标志和交通状况进行快速、可靠的检测和分类。

3.结合生成模型，可以预测和生成道路场景的不同层次信息，增强无人驾驶汽车的感知能力和决策制定。分层感知图像压缩的应用场景

分层感知图像压缩（HPCS）提供了一种高效且灵活的图像压缩方法，使其适用于广泛的应用场景，包括：

1.医疗成像

HPCS在医疗成像领域具有显著的优势，因为它可以生成分辨率和质量可变的图像层级。这对于诊断和病理分析至关重要，其中需要对图像的特定区域进行详细检查。此外，HPCS还可以实现图像的有效存储和传输，从而简化远程诊断和患者记录管理。

2.卫星遥感

卫星遥感数据通常体积庞大且多样化，需要高效的压缩技术来处理。HPCS可以生成分辨率可变的图像层级，允许用户根据特定应用选择所需的分辨率和质量。这对于行星探索、环境监测和灾害应对等任务至关重要。

3.视频流

视频流需要在不同网络条件下实现平滑传输和高质量显示。HPCS可以生成比特率可变的图像层级，允许适应性比特率流媒体（ABR）系统根据网络带宽和设备性能动态调整视频质量。这确保了不同设备上的流畅观看体验。

4.增强现实（AR）和虚拟现实（VR）

AR和VR设备需要实时处理高分辨率图像。HPCS可以生成不同分辨率的图像层级，从而可以在保持高质量的情况下降低设备的计算和存储负担。此外，HPCS还可以通过减少图像文件大小来优化内容传输。

5.游戏

视频游戏中需要压缩大量纹理和图像以优化性能。HPCS可以生成分辨率和质量可变的图像层级，允许游戏引擎根据渲染距离和设备能力动态调整图像质量。这有助于提高帧速率并优化游戏体验。

6.遥感

遥感传感器产生大量数据，需要高效的压缩技术来存储和传输。HPCS可以生成分辨率可变的图像层级，允许用户根据特定应用选择所需的分辨率和质量。这对于无人机成像、空中侦察和农业遥感至关重要。

7.数字归档

长期保存历史或文化重要图像需要高保真度和长期稳定性。HPCS可以生成具有不同分辨率和质量的图像层级，从而实现多分辨率存档。这确保了图像的完整性和可访问性，同时优化了存储空间。

8.电信

电信网络需要传输大量图像数据，例如视频通话和远程协作。HPCS可以生成比特率可变的图像层级，允许根据网络条件和设备能力动态调整图像质量。这优化了带宽使用并提高了用户体验。

9.工业检测

工业检测需要对高分辨率图像进行实时处理以识别缺陷和异常。HPCS可以生成分辨率可变的图像层级，允许根据特定的检查要求选择所需的分辨率和质量。这优化了处理速度并提高了检测准确性。

10.社交媒体

社交媒体平台需要处理大量用户生成的内容，包括图像和视频。HPCS可以生成分辨率和比特率可变的图像层级，从而可以在保持可接受质量的情况下优化图像存储和传输。这提升了用户体验并减少了平台的存储和带宽成本。第八部分分层感知图像压缩最新进展关键词关键要点自适应比特率编码

1.自适应比特率编码（ABR）算法可动态调整编码比特率以适应网络条件和用户偏好，改善感知质量。

2.ABR算法利用带宽预测和视觉质量评估技术优化比特率分配，减少带宽浪费并提高用户满意度。

3.最新进展包括基于强化学习和深度学习的ABR算法，可实现更准确的网络估计和主观质量评估。

深度学习内容建模

1.深度学习模型可以有效捕捉图像内容的复杂性，从而提高编码效率。

2.卷积神经网络（CNN）和变压器模型被用于学习图像特征和关系，指导比特分配。

3.特征提取和比特分配网络的联合优化提高了视觉质量和压缩率。

多级图像分解

1.多级图像分解将图像分解成具有不同空间和频率特性的层级结构，有利于分层编码。

2.每一层都可以根据其视觉重要性进行编码，通过剥离次要内容来减少比特率。

3.最近的研究探索了基于深度学习的多级分解方法，增强了特征提取和层级表示的准确性。

注意力引导编码

1.注意力引导编码通过识别图像中视觉上重要的区域，将编码比特率集中分配到这些区域。

2.注意力机制基于人类视觉系统对不同区域的感知敏感性，优化比特分配以提高感知质量。

3.自我注意和跨层注意机制被引入，捕捉图像内部和跨层之间的关系，进一步增强注意力引导。

生成模型在图像压缩中的应用

1.生成对抗网络（GAN）和自回归模型等生成模型可以生