北大开源图像压缩感知网络:参数量、推理时间大幅节省,性能提升
压缩感知(Compressed Sensing,CS)是一种信号降采样技术,可大幅节省图像获取成本,其核心思想是「无需完整记录图像信息,通过计算即可还原目标图像」。
压缩感知(Compressed Sensing,CS)是一种信号降采样技术,可大幅节省图像获取成本,其核心思想是「无需完整记录图像信息,通过计算即可还原目标图像」。
PCNet网络具有创新的协同采样算子和优化的重建网络,实验结果证明,其在图像重建精度、计算效率和任务扩展性方面均优于现有方法,为高分辨率图像的压缩感知提供了新的解决方案。
在我们的学习和工作过程中,经常需要处理大量的jpg格式图片。随着jpg图片数量的增加,这些图片会迅速消耗我们的存储空间。这时,图片压缩就显得尤为重要,jpg图片太大怎么压缩?别急,本文会告诉你答案。
图像数据之所以能被压缩,就是因为数据中存在着冗余。图像数据的冗余主要表现为:图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余;图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余;不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。数据压缩的目的就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所