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JPEG-AI 标准中空间质量图的位分布研究与实现

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内容提要

当前，对基于神经网络的图像压缩编解码器有很高的需求。该模型利用神经网络，在基本运行点上超过传统编解码器的10% BD率，并通过在空间域中灵活分配位分布，与VVC intra的锚点生成恒定质量点的方式形成鲜明对比。应用VVC的位分布策略，可以进一步提高JPEG-AI的客观性能，使PSNR-Y获得最大增益0.45 dB。

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标签

BD率 JPEG-AI VVC intra ai jpeg 图像压缩编解码器 神经网络
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