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一、区别
1.1 技术原理
传统图像编解码#xff1a;主要依赖于固定的算法和标准#xff0c;如JPEG、MPEG等#xff0c;进行图像的压…
传统图像编解码与智能图像编解码都是要编码和解码但还是有一些区别的。
相关相同点和要点描述如下
一、区别
1.1 技术原理
传统图像编解码主要依赖于固定的算法和标准如JPEG、MPEG等进行图像的压缩和解压缩。这些算法通常基于统计方法和信号处理技术旨在去除图像中的冗余信息以减小文件大小。智能图像编解码引入了人工智能和机器学习技术使得编解码过程能够根据图像的具体内容和上下文进行动态调整。智能编解码可以学习图像的特征和模式以更高效的方式进行压缩和解压缩同时保持较高的图像质量。
1.2 压缩效率和质量
传统图像编解码在压缩效率和质量之间存在一定的权衡。较高的压缩率可能导致图像质量的损失而较低的压缩率则可能无法有效减小文件大小。智能图像编解码通过学习和优化能够在保持较高图像质量的同时实现更高的压缩效率。智能算法可以根据图像的重要性和复杂度进行自适应的码率分配以优化压缩效果。
1.3 适应性
传统图像编解码对于不同类型的图像和内容使用相同的算法和参数进行编解码适应性相对有限。智能图像编解码可以根据图像的具体特征和内容自适应地调整编解码策略更好地适应各种应用场景和需求。
二、相同点
目标无论是传统还是智能图像编解码其目标都是减小图像文件的大小以便于存储和传输同时保持一定的图像质量。基础原理两者都涉及到图像的压缩和解压缩过程需要去除图像中的冗余信息以减小文件大小并在解压缩时恢复图像信息。
三、智能图像编解码基础架构设计步骤
数据预处理对输入图像进行预处理如缩放、裁剪、颜色空间转换等以适应后续的编解码过程。特征提取利用深度学习等机器学习技术从图像中提取关键特征和信息用于后续的压缩和解压缩过程。压缩策略设计基于提取的特征和信息设计自适应的压缩策略包括码率分配、量化参数选择等以优化压缩效果。编解码器实现根据设计的压缩策略实现图像的编码器和解码器完成图像的压缩和解压缩过程。质量评估与优化对压缩后的图像进行质量评估如PSNR、SSIM等指标并根据评估结果对编解码策略进行优化和调整。系统集成与测试将编解码器集成到实际应用系统中并进行全面的测试和验证确保系统的稳定性和性能。
需要注意的是传统图像编解码的基础架构设计步骤与智能图像编解码类似但在特征提取和压缩策略设计方面可能采用更为固定和简单的算法和方法。 典型的智能图像编解码架构
智能图像编码器一般由分析变换、量化和熵编码模块组成;对应的解码器则是由合成变换、反量化和熵解码模块组成。分析变换/合成变换本质是自编码器架构。值得注意的是在编解码器端到端训练阶段深度学习图像压缩模型中并不需要实际调用熵编(解)码模块而是通过熵模型实现量化后特征张量的码率估计。
待续
