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学习式图像压缩与文本质量增强
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种图像压缩方法，通过非线性分析变换、均匀量化器和非线性合成变换构成，提高训练图像数据库的速率失真性能。该方法在速率失真性能和视觉质量方面优于标准JPEG和JPEG2000压缩方法。
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关键要点
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介绍了一种图像压缩方法，包含非线性分析变换、均匀量化器和非线性合成变换。
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该方法使用卷积线性滤波器和非线性激活函数的三个连续阶段构建变换。
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联合非线性性选择实现形式的局部增益控制。
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利用随机梯度下降的变体优化模型以提高训练图像数据库的速率失真性能。
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引入量化器产生的不连续损失函数的连续代理。
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该方法在速率失真性能上优于标准JPEG和JPEG2000压缩方法。
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在所有位率下对所有图像的视觉质量均有显著提高。
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