神经网络图像压缩算法

资 源 简 介

神经网络图像压缩算法

详 情 说 明

神经网络在图像压缩领域展现出巨大潜力，相比传统编码方法（如JPEG），它能通过深度学习自动提取图像特征并实现更高效的压缩。核心流程通常包含三个关键阶段：

编码器网络 将原始图像转化为低维潜在表示（latent representation），这个过程通过卷积层逐步降低空间分辨率，同时增加通道数以保留关键特征。编码器的设计直接影响压缩率——更深的网络能提取更抽象的特征，但会增加计算开销。

量化与熵编码 潜在表示需离散化以进行压缩。量化（如矢量量化）将连续值映射到有限码本，而熵编码（如算术编码）进一步消除统计冗余。此阶段需平衡精度损失与比特率，现代方法常结合可训练量化器来优化端到端性能。

解码器网络 从量化后的潜在表示重建图像，使用转置卷积或上采样层逐步恢复分辨率。损失函数常组合MSE（保真度）与MS-SSIM（感知质量），对抗生成网络（GAN）的引入可进一步提升视觉质量。

扩展思路 针对移动端部署，可探索知识蒸馏压缩模型 结合超分辨率技术实现“压缩-增强”联合优化 动态压缩比控制：根据图像内容自适应调整比特分配

这类方法在医疗影像、卫星图像等专业领域尤其有价值，其非线性特征提取能力能更好保留关键细节。未来方向包括与神经渲染结合、探索Transformer架构等。