JPEG探索图像编码的人工智能

第83届JPEG会议在瑞士日内瓦举行。在葡萄牙里斯本举行的第82届JPEG会议上,一项关于将基于学习的方法应用于图像编码的新探索性研究开始了。初步的方法提供了非常有希望的结果,并可能为未来的图像表示建立一个新的替代方案。

此外,JPEG组织了两次成功的研讨会。

首先,关于数字全息应用和系统,揭示了行业应用和当前技术解决方案的最新水平。它涵盖了全息显微镜、层析成像、印刷和显示等应用。此外,还就最先进的全息编码技术和质量评估程序提供了见解。研讨会使不同受邀方和JPEG专家之间进行了卓有成效的思想交流。

第二次研讨会是围绕媒体区块链技术组织的系列研讨会中的第三次,会上进行了几次会谈,学术界和业界就这一新兴解决方案分享了各自的观点。研讨会在一个小组中结束,不同的小组成员进一步阐述了多个问题,为更好地理解区块链在不久的将来在媒体技术中可能发挥的作用提供了基础。

会议的亮点还包括JPEG XL、JPEG XS、HTJ2K、JPEG Pleno和JPEG系统的进展。以下简要介绍在瑞士日内瓦举行的第83次会议的最相关成就。

JPEG人工智能

JPEG委员会很高兴地宣布,它已经开始对其标准使用基于学习的解决方案进行探索性研究。

近年来,人们提出了几种有效的基于学习的图像编码方法,主要是采用改进的神经网络模型。这些进展利用了大型图像数据集和特殊硬件的可用性,如高度并行的图形处理单元(GPU)。JPEG认识到这一领域最近得到了许多贡献,并被认为对丰富的多媒体生态系统的未来至关重要,因此成立了JPEG-AI-AhG小组,用一种精确和定义良好的质量评估方法来研究有前途的基于学习的图像编解码器。

在这次会议上,提出了一个分类法,并将文献中可用的解决方案组织成不同的维度。此外,还收集了一系列有前途的基于学习的图像压缩实现和未来可能使用的数据集。

JPEG XL格式

JPEG委员会继续开发JPEG-XL图像编码系统,这是一种图像编码标准,比相关的替代图像格式提供了更高的压缩效率,以及web分发和高质量图像的高效压缩所需的特性。

实现了JPEG-XL验证模型软件。一系列的实验表明,在有损编码、无损编码和渐进编码方面都有很好的效果。特别是,与同等质量的JPEG文件相比,可以显著节省存储照片的大小。此外,现有JPEG文件的大小也可以大大减少(更快下载),同时保留稍后再现精确JPEG文件的能力。此外,与PNG相比,图像的无损存储可以大大节省空间。软件和实验的进一步改进(包括增强现有的JPEG文件和动画)。

JPEG阻燃

JPEG委员会在JPEG Pleno中有三个活动:光场、点云和全息图像编码。已经定义了一种通用的基于方框的语法,它允许这些模式的信令,独立地或组成由不同模式表示的全光场景。JPEG阻燃系统还包括一个参考网格系统,支持各自模式的定位。标准的第1部分定义了通用文件格式和参考网格系统,目前正在开发中。该标准的第2部分涉及光场编码并支持两种编码机制。JPEG委员会正在研究点云和全息内容规范的发布。


JPEG XS格式

JPEG委员会很高兴地宣布对JPEG-XS核心编码系统的一项修正,该修正定义了原始图像传感器数据的编解码器的使用。JPEG XS项目旨在标准化视觉无损低延迟和轻量级压缩方案,该方案可在各种市场用作夹层编解码器。在原始图像传感器压缩的目标用例中,可以引用通过专业视频链路(SDI、IP、以太网)的视频传输、摄像机内外的实时视频存储、内存缓冲区、机器视觉系统和自主汽车上的数据压缩。JPEG-XS编解码器最重要的优点之一是端到端的延迟,从少于一行到几行不等。

HTJ2K公司

JPEG委员会高兴地宣布了一个重要的里程碑,ISO/IEC 15444-15高吞吐量JPEG 2000(HTJ2K)作为国际标准提交给ISO立即出版。HTJ2K为目前使用JPEG 2000的应用程序打开了更高的编码和解码吞吐量的大门。

HTJ2K算法的编码和解码吞吐量比JPEG 2000第1部分定义的算法平均提高了10倍。与JPEG 2000第1部分中的块编码算法的最有效模式相比,这种吞吐量的增加导致平均编码效率损失10%或更少,并且能够在数学上无损地对JPEG 2000第1部分码流进行转码。

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