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圖像壓縮是數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)在數(shù)字圖像上的應用，其目的是減少圖像數(shù)據(jù)中的冗余，從而用更加高效的格式存儲和傳輸數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的圖像壓縮方法中，圖像壓縮分為預測、變換、量化、熵編碼等步驟，毎一步均采用人工設(shè)計的算法分別進行優(yōu)化近年來，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的端到端圖像壓縮方法在圖像壓縮中取得了豐碩的成果，相比傳統(tǒng)方法，端到端圖像壓縮可以進行聯(lián)合優(yōu)化，能夠取得比傳統(tǒng)方法更髙的壓縮效率。文中首先對端到端圖像壓縮的方法和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行了介紹;接著對端到端圖像壓縮中的關(guān)鍵技術(shù)進行了闡述，包括量化技術(shù)、概率建模和熵編碼技術(shù)以及編碼端碼率分配技術(shù);然后介紹了端到端圖像壓縮的擴展應用研究，包括可伸縮編碼、可變碼率壓縮、面向視覺感知和杋器感知的壓縮;最后通過實驗對端到端圖像壓縮方法目前可達到的壓縮效率與傳統(tǒng)方法進行了對比，展示了其壓縮性能。實驗結(jié)果表明，目前最新的端到端圖像壓縮方法的壓縮效率遠高于JPEG，JPEG2000， HEVC intra等傳統(tǒng)圖像編碼方法，相比目前最先進的編碼標準Ⅴ VC intra，在同樣的 MS-SSIM上節(jié)省了高達48.40%的編碼碼率。
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