伴随着人类社会历程的不断向前推进，先进的科技就一直承载着人类社会的进步，特别是近年来日渐成熟的AI技术，深远地改变了我们熟悉的各个领域。我们公众号时刻紧跟当前社会发展潮流，考虑到，图像处理技术作为人工智能领域中计算机视觉（CV）的重要基础知识，同时可能也是粉丝朋友们感兴趣的地方，为此，小编决定新开一个专栏——opencv图像处理，期待能够帮助更多想要学习AI技术的小伙伴们，当然，这些知识对于大学三四年级的同学也非常有用哦，期待能够带给大家更多的快乐，我们，一直在前行。
目前，神经图像压缩（NIC）在分布内（in-distribution, IND）数据的 RD 性能和运行开销表现出了卓越的性能。然而，研究神经图像压缩方法在分布外（out-of-distribution, OOD）数据的鲁棒性和泛化性能方面的工作有限。本文的工作就是围绕以下关键问题展开的：
坦白从宽吧，我就是那个花了两天两夜把 1M 图片优化到 100kb 的家伙——王小二！
1． 理解图像压缩的相关概念及图像压缩的主要原则和目的； 2． 掌握霍夫曼编码 3． 掌握几种常见的图像压缩编码方法 4． 利用 MATLAB 程序进行图像压缩
选自arXiv 作者：Eirikur Agustsson等 机器之心编译 参与：白妤昕、刘晓坤 本文提出了一个基于生成对抗网络的极端学习图像压缩框架，能生成码率更低但视觉效果更好的图像。此外，该框架可
像素是由比特组成的数字。例如，在256级灰度图像中，每个像素的灰度是由8比特（也就是1个字节）组成。一幅8比特图像可以认为由8个1比特平面组成，如图1所示，其中平面1包含图像中所有像素的最低阶比特，而平面8包含图像中所有像素的最高阶比特。
像神经网络这样的数据驱动算法已席卷全球。他们最近的激增是由于硬件变得更加便宜也更加强大，同时也不缺乏大量的数据的支持。神经网络目前发展到“图像识别”，“自然语言理解”等认知任务，当然也仅限于此类任务。在这篇文章中，我将讨论一种使用神经网络压缩图像的方法，以更快的速度实现图像压缩的最新技术。 本文基于“基于卷积神经网络的端到端压缩框架”（https://arxiv.org/pdf/1708.00838v1.pdf）。 你需要对神经网络有一些熟悉，包括卷积和损失函数。 什么是图像压缩 图像压缩是转换图像使其
1. 传统图像压缩 方法 主页 说明 JPEG XL https://jpeg.org/jpegxl/ JPEG 小组提出，目前最好的图像压缩方法 CMIX http://www.byronknoll.com/cmix.html 无损数据压缩方法，以高 CPU/内存使用率换高压缩比 Lepton https://github.com/dropbox/lepton 对 JPEG 图片进行无损压缩，节省近 22%22\%22% 的大小 FLIF https://flif.info/ 无损图像压缩方法，目前已停止
论文作者：Xiaojun Jia, Xingxing Wei, Xiaochun Cao, Hassan Foroosh
BP神经网络现在来说是一种比较成熟的网络模型了,因为神经网络对于数字图像处理的先天优势,特别是在图像压缩方面更具有先天的优势,因此,我这一段时间在研究神经网络的时候同时研究了一下关于BP网络实现图像压缩的原理和过程,并且是在MATLAB上进行了仿真的实验,结果发现设计的BP神经网络具有不错的泛化能力,对于用于图像压缩方面的效果还不错.
RGB-D 图像是一种重要的 3D 数据格式。它已被广泛用于 3D 场景重建、突出目标检测、机器人与自主导航、医学影像与健康监测、环境监测等领域。与 RGB 图像不同，深度图像包含有关从视点到场景对象表面的距离的信息，该视点提供了 3D 场景之间的深度信息。因此，RGB-D联合分析方法在计算机视觉任务中很受欢迎。然而，这些方法使用额外的模态，这将带来多余的存储和传输成本。因此，设计一个高效的RGB-D图像压缩方法是一项重要且具有挑战性的工作。
脑图地址 1. 分形图像压缩技术 作者 技术 功能 优点 缺点 应用 结果 Jeng et al. (2009) Huber 分形图像压缩 嵌入线性Huber回归编码 保持图像质量 高计算成本 适用于损坏的图像压缩 由于图像中的噪声HFIC对异常值具有较好的鲁棒性，PSNR为>26.42 dB Thomas and Deravi (1995) 使用启发式搜索分形图像压缩 通过自变换有效利用图像冗余 达到双倍压缩比率 编码排序长度比解码长 多媒体和图像归档 压缩比达到41:1 Kumar et al. (19
目前，大多数深度图像压缩方法被设计用来压缩 RGB 颜色空间的图像。然而传统的视频编码标准，则主要设计来压缩 YUV420 色彩空间的图像。在这个研究中，作者首先研究如何调整 RGB 图像的深度压缩框架，以压缩 YUV420 图像。然后研究了调整 YUV 通道的训练失真权重时对编码性能的影响，并将实验结果与 HEVC 和 VVC AI 配置进行比较。提出的方法适用于图像压缩和视频压缩的帧内编码。
最近，越来越多的图像被压缩并发送到后端设备进行机器视觉分析任务（例如目标检测），而不仅仅是供人类观看。然而，大多数传统的或可学习的图像编解码器都是最小化人类视觉系统的失真，而没有考虑到机器视觉系统的需求。在这项工作中，我们提出了一种用于机器视觉任务的图像压缩前处理方法。我们的框架不依赖于可学习的图像编解码器，而是可用于传统的非可微分编解码器，这意味着它与编码标准兼容，并且可以轻松部署在实际应用中。具体而言，我们在编码器之前增加一个神经网络前处理模块，用于保留对下游任务有用的语义信息并抑制无关信息以节省比特率。此外，我们的神经网络前处理模块是量化自适应的，可以在不同的压缩比下使用。更重要的是，为了联合优化前处理模块和下游机器视觉任务，我们在反向传播阶段引入了传统非可微分编解码器的代理网络。我们在几个具有不同骨干网络的代表性下游任务上进行了广泛的实验。实验结果表明，我们的方法通过节省约20%的比特率，在编码比特率和下游机器视觉任务性能之间取得了更好的权衡。
📷 『音视频技术开发周刊』由LiveVideoStack团队出品，专注在音视频技术领域，纵览相关技术领域的干货和新闻投稿，每周一期。 架构 Twitch 沈悦时：国内外互联网直播生态差异 本文来自Twitch Principal Research Engineer 沈悦时在LiveVideoStackCon 2018热身分享，并由LiveVideoStack整理而成。在分享中，沈悦时介绍了Twitch的运营内容与产业规模，并从成本与架构方面介绍了国内外直播生态的差异。 AV1挑起的Codec之战 AV1
，可以获得高感知质量的解码图像。这可以使得在低码率条件下解码的图片能使人的感知更愉悦，同时生成器也不会影响图像的真实性。通过本文的方法，"失真-感知" 得到权衡，在高感知质量条件下有更低的图像损失，在低图像损失下有更好的感知质量。
本篇把小波分析应用在图像处理中的去噪以及压缩进行了简单介绍与实例应用，不过由于知识储备还有限，有些专业知识还是无法详细的表述出来，所以感兴趣的需要自行查资料学习了，公式看多了，看着是真滴懵.....
CNN-based图像压缩方法能较好地提取局部信息，Transformer-based图像压缩方法能较好地提取全局信息，于是想将这两者的优势相结合。
作者：咚懂咚懂咚 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22445302 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 之前曾经写过一篇关于小波变换的回答（能不能通俗的讲解下傅立叶分析和小波分析之间的关系？ - 咚懂咚懂咚的回答），得到很多赞，十分感动。之后一直说要更新，却不知不觉拖了快一年。。此次更新，思来想去，决定挑战一下压缩感知（compressed sensing, CS）这一题目。
CVPR 2018 图像压缩挑战赛结果已经出炉，腾讯音视频实验室和武汉大学陈震中教授联合团队于该项挑战赛上取得压缩性能第一。
在多媒体系统中，不同的终端设备需要不同分辨率大小和不同质量的图像，但大多数现有的基于神经网络的图像压缩方法必须将同一图像的不同版本单独压缩为多个比特流，从而导致低编码效率。为了解决这个问题，有一些关于可缩放图像压缩的研究，其中图像的各种版本以分层方式的编码到单个比特流中。每个层负责对图像的一个对应版本进行编解码，并且通过不同的预测方法来减少相邻层之间的冗余。
图像压缩是一种广泛使用的技术。在过去的几十年里，传统的图像压缩方法发挥了重要作用。JPEG 是一种基本的图像压缩方法，自20世纪90年代以来一直被使用，并且仍然是主流的压缩格式。JPEG 中应用了 DCT 变换和霍夫曼熵编码。后来，WEBP 、BPG 和 VVC 涉及更复杂的工具来增强速率失真性能。尽管这些强大的工具极大地提高了图像压缩性能，但手动设计的搜索空间和变换仍然可能限制性能。与传统的图像压缩方法相比，LIC是一种数据驱动的方法，不需要手动设计特定的规则。
图像压缩的研究起源于20世纪40年代。1948年香农的经典论文《通信的数学原理》中首次提到信息率深圳函数的概念，1959年他又建立了率失真理论，从而奠定了信源编码的理论基础。随后伯杰等人有对其进行了深入的研究，并取得了一定的进步，一些研究人员逐渐开始对声音、文字和图像信号的压缩技术进行了研究。
雷锋网 AI 研习社按，CVPR 2018 图像压缩挑战赛（CLIC）结果已经出炉，腾讯音视频实验室和武汉大学陈震中教授联合团队于该项挑战赛上取得压缩性能第一。（腾讯音视频实验室凭借在 CLIC 中 PSNR 指标第一在雷锋网学术频道 AI 科技评论旗下数据库项目「AI 影响因子」中增加 10 分。）
最新的好消息是，谷歌团队采用了一种GANs与基于神经网络的压缩算法相结合的图像压缩方式HiFiC，在码率高度压缩的情况下，仍能对图像高保真还原。
会有很多的数据冗余，并且数据量太大，系统会无法承载，数据的传输也是一个很大的问题。因此，会对图像进行压缩，常用的图像压缩技术有 JPEG，本质上就是基变换，也就是使用更好的基来重现图像。
CHALLENGE ON LEARNED IMAGE COMPRESSION 挑战赛由 Google、Twitter、Amazon 等公司联合赞助，是第一个由计算机视觉领域的会议发起的图像压缩挑战赛，旨在将神经网络、深度学习等一些新的方式引入到图像压缩领域。据 CVPR 大会官方介绍，此次挑战赛分别从 PSNR 和主观评价两个方面去评估参赛团队的表现。
AI科技评论按：ICLR 2017 将于4月24-26日在法国土伦举行，届时AI科技评论的编辑们也将前往法国带来一线报道。在这个深度学习会议举办之前，AI科技评论也将围绕会议议程及论文介绍展开一系列的覆盖和专题报道，敬请期待。 数据压缩是一种基础工程问题，在数据存储和有限容量信道传输中有重要的应用。图像作为一种信息载体，数据量巨大，因此研究者们对图像压缩的研究从未停止过。在ICLR 2017会议上，来自纽约大学的Johannes Balle 等研究者提出了一种端到端优化的图像压缩方法，并发表了论文：《E
原作 Michele Covell Root 编译自 谷歌博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 新的一年来了，想给自己找个难度大的挑战？有哪些问题是有重大意义，同时ML介入后会有很大的改善空间
图像压缩技术已经存在20多年，20年来技术不断地推进，导致其技术门槛越来越高。 我们经常会遇到这种状况，想要把图片压缩的又小又能保持图片的高清度；想要在语音聊天时保持通话流畅；想要在视频时保持视频的清晰度和流畅度…… 图鸭科技就是这样一家公司，他们主要研发图片压缩、通信传输和视频分析技术与产品。 每个起点都不简单 高起点的图像压缩技术 图鸭科技的CEO是来自上海交通大学的武俊敏。武俊敏在创立图鸭科技前曾在专门做3G手机视频直播业务的掌赢科技当过首席科学家，主要研究人脸美化和表情迁移技术。 武俊敏在掌赢科技
量化通过将连续值映射到用于熵编码的有限离散值集来离散图像特征以压缩图像。虽然目前基于神经网络的图像压缩采用的量化方法解决了训练测试不匹配的问题，但量化对潜在特征的随机影响仍未解决。量化将连续值统一映射到单个离散值，根据特征可变性引入不同程度的噪声。例如，从
sharp 是 Node.js 平台上相当热门的一个图像处理库，其实际上是基于 C 语言编写 的 libvips 库封装而来，因此高性能也成了 sharp 的一大卖点。sharp 可以方便地实现常见的图片编辑操作，如裁剪、格式转换、旋转变换、滤镜添加、添加水印等。
1、下拉刷新和上拉加载我用的是 mescroll.js (自带图像懒加载，官方网站有详细使用说明文档) 实现的思路是自定义下啦样式，当下拉的时候图像不停旋转同时向下移动,几秒后向上移动消失在顶部。
Stable Diffusion是最近在图像生成领域大火的模型，在对他研究的时候我发现它可以作为非常强大的有损图像压缩编解码器。在介绍之前，我们先看看它与高压缩率下的JPG和WebP相比的而结果，所有都是512x512像素的分辨率为单位：
BP神经网络现在来说是一种比较成熟的网络模型了,因为神经网络对于数字图像处理的先天优势,特别是在图像压缩方面更具有先天的优势,因此,我这一段时间在研究神经网络的时候同时研究了一下关于BP网络实现图像压缩的原理和过程,并且是在MATLAB上进行了仿真的实验,结果发现设计的BP神经网络具有不错的泛化能力,对于用于图像压缩方面的效果还不错. 1:BP神经网络的模型的架构和训练的原理 BP神经网络是现在目前的发展的比较成熟的神经网络之一了,也是一种比较给力的非线性的可微分函数进行权值修正和调整的多层前馈人工神经网络
移动互联网时代，人类生产的新数据正以指数级别增长，数据中心越来越大，并消耗着地球上难以想象的巨大能耗，但人类依然可能面临着“数据无处存放”的境地。
《M-LVC: Multiple Frames Prediction for Learned Video Compression 》
本库是用 TensorFlow 实现的基于 GAN 的极限图像压缩框架。该方法由 Agustsson 等人开发，该方法非常有趣，详细信息请查阅论文：
大家好，我是来自Netflix视频算法组的李智，本次将主要为大家分享我们针对VMAF的探索历程，包括VMAP的简史、基本原理和我们近期的一些工作。
导读：图像视频压缩是传统多媒体技术的核心，也是一项牵动整个多媒体信息产业的基础技术。深度学习在该领域的成功运用，已经引起了不少IT巨头的关注。图鸭科技是国内少有的专注于深度学习图像视频压缩的初创公司，其创始团队也是CV君的几位前同事，在刚刚过去的CVPR 2019 CLIC 图像压缩挑战赛上，图鸭获得了 4 项冠军。本期CV君邀请图鸭科技对他们的获胜论文进行了解读，希望对做相关方向的朋友有所启发。
（本文由软件工程师 Nick Johnston 和 David Minnen 发布）
图像压缩技术旨在将图像转换为紧凑的表示，以节省传输和存储资源。有损图像压缩是最实用的技术之一，因为它可以恢复重要内容，同时丢弃少量不重要的信息。在过去的几十年里，传统的图像压缩标准得到了广泛的研究和利用。随着深度学习的快速发展，基于深度学习的图像编解码器迅速发展并取得了很好的结果。与此同时，越来越多的多媒体内容倾向于被机器视觉算法处理，如识别、检测和分割。然而，大多数压缩方法主要用于压缩图像以供人类消费，而没有考虑对下游任务或人机交互场景的支持。
近来，Stable Diffusion 成为一个新兴的研究方向。一位名为 Matthias Bühlmann 的博主尝试实验探究这种模型的强大功能，结果发现 Stable Diffusion 是一个非常强大的有损图像压缩编解码器。他撰写了一篇博客描述了这个实验分析过程，以下是博客原文。
嵌入式学习是一个循序渐进的过程，如果是希望向嵌入式软件方向发展的话，目前最常见的是嵌入式Linux方向，关注这个方向，我认为大概分3个阶段： 1、嵌入式linux上层应用，包括QT的GUI开发 2、嵌入式linux系统开发 3、嵌入式linux驱动开发 嵌入式目前主要面向的几个操作系统是，LINUX，WINCE、VxWorks等等 Linux是开源免费的，而且其源代码是开放的，更加适合我们学习嵌入式。 你可以尝试以下路线： (1) C语言是所有编程语言中的强者，单片机、DSP、类似ARM的种种芯片的编程都
AI 科技评论按：在 CVPR 2019 CLIC 图像压缩挑战赛中，图鸭科技所提出的算法 TucodecSSIM 夺得了 MS-SSIM 和 MOS 两项指标的冠军，算法 TucodecPSNR 夺得了 PSNR 指标的冠军，算法 TucodecPSNR40dB 则夺得高码点图像压缩 Transparent Track 的冠军。以下为图鸭科技提供的技术解读。
图像压缩是许多应用中的重要步骤。经典方法，例如JPEG、JPEG 2000和BPG（H.265/HEVC的帧内编码），主要使用线性变换、量化和熵编码等技术来去除减少输入的冗余并实现更好的率失真（R-D）性能，如图1所示。最近，人们研究了基于深度学习的方法，其中根据神经网络的特性重新设计了三个主要组件。该方法在 PSNR 和 MS-SSIM 指标方面逐渐优于传统方法，并显示出巨大的潜力。
雷锋网 AI 研习社按，2012 年，AlexNet 横空出世，以 15.4% 的低失误率夺得当年 ILSVRC（ImageNet 大规模视觉识别挑战赛）冠军，超出亚军十多个百分点。AlexNet 开启了深度学习黄金时代，随之而来是深度学习在图像识别上的蓬勃发展：
随着信息学科的快速发展，以及大规模集成电路、超大规模集成电路和软件开发引起的计算机学科的飞速发展，自1965年快速傅里叶变换算法提出后，数字信号处理( digital signal processing，DSP)迅速发展成为一门新兴的独立的学科体系,这一学科已经应用于几乎所有工程、科学、技术领域，并渗透到人们日常生活和工作的方方面面。简言之，数字信号处理是把信号用数字或符号表示的序列，通过计算机或通用(专用)信号处理设备，用数字的数值计算方法对信号作各种所需的处理，以达到提取有用信息、便于应用的目的。
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