[論文レビュー] Image Compression Based on Compressive Sensing: End-to-End Comparison with JPEG

Xin Yuan, Raziel Haimi-Cohen|arXiv (Cornell University)|Jun 3, 2017

Sparse and Compressive Sensing Techniques参考文献 73被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、圧縮感知（CS）に基づくエンド・ツー・エンドの画像圧縮システムを提案し、測定、量子化、エントロピー符号化を統合することで、JPEGと同等の性能を達成するとともに、低ビットレートにおいて優れた性能を示す。実験により、決定的測定行列と最適化された量子化-圧縮トレードオフを用いることで、特にJPEGがブロッキングアーチファクトを発生させる低レート領域において、再構成品質が顕著に向上することが示された。

ABSTRACT

We present an end-to-end image compression system based on compressive sensing. The presented system integrates the conventional scheme of compressive sampling and reconstruction with quantization and entropy coding. The compression performance, in terms of decoded image quality versus data rate, is shown to be comparable with JPEG and significantly better at the low rate range. We study the parameters that influence the system performance, including (i) the choice of sensing matrix, (ii) the trade-off between quantization and compression ratio, and (iii) the reconstruction algorithms. We propose an effective method to jointly control the quantization step and compression ratio in order to achieve near optimal quality at any given bit rate. Furthermore, our proposed image compression system can be directly used in the compressive sensing camera, e.g. the single pixel camera, to construct a hardware compressive sampling system.

研究の動機と目的

• 実用的でエンド・ツー・エンドの画像圧縮システムを、圧縮感知に基づき、量子化とエントロピー符号化を統合して開発し、実世界への導入を可能にする。
• CSベースの画像圧縮における量子化分解能と圧縮レートのトレードオフを評価・最適化する。
• さまざまなビットレートと画像タイプにおいて、提案手法とJPEGおよびJPEG2000の性能を比較する。
• 所定のビットレートで最高の画像品質を達成するための測定行列と再構成アルゴリズムの最適な組み合わせを同定する。
• 単一ピクセルカメラを含む圧縮感知カメラと直接統合可能なように、アナログドメインの測定に適合するシステムを設計する。

提案手法

• 本システムは、画像を低次元の測定空間に投影するために、確立された測定行列（例：2次元DCTまたはWHT）を用い、ランダムな測定行列の代わりに使用する。
• 測定値は有限のコードブックを用いて量子化され、その結果得られるコードワードは、損失なし圧縮を用いてエントロピー符号化され、ビットストリームが生成される。
• 任意のターゲットビットレートで近似的に最良の品質を得るための最適化された探索手法を提案する。
• 再構成には、自然画像における低ランク性やスパarsityといった構造的事前知識を活用する高度なアルゴリズム（例：NLR-CS や D-AMP）を用いる。
• エンコーダ（測定、量子化、エントロピー符号化）とデコーダ（再構成）を含むエンド・ツー・エンドの評価を実施し、SSIMおよびPSNRを用いて性能を測定する。
• 単一ピクセルカメラを含むハードウェア圧縮感知システムと互換性を持つようにフレームワークを設計し、アナログ測定パイプラインへの直接導入を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 CSベースの圧縮システムにおける測定行列の選択（決定的 vs. ランダム）が、画像再構成品質に与える影響は何か？
• RQ2 所定のビットレートで最高の画像品質を得るために、量子化分解能と圧縮率（測定数）の最適なトレードオフは何か？
• RQ3 提案手法のCSベースの画像圧縮システムは、さまざまな画像タイプとビットレートにおいて、JPEGおよびJPEG2000と比較してレート・ディストーション性能でどのように差をつけるか？
• RQ4 決定的測定行列は、標準的なランダム測定行列と比較して、CSベースの画像圧縮において性能を向上させ得るか？
• RQ5 本システムは、単一ピクセルカメラを含むハードウェア圧縮感知カメラに、どの程度適応可能か？

主な発見

• 低ビットレート（SSIM < 0.7）では、提案されたCSベースの画像圧縮（CSbIC）システムがJPEGを上回り、著しく減少したブロッキングアーチファクトと滑らかな歪みを示した。
• テスト画像の半数では、すべての品質レベルでCSbICがJPEGを上回る画像品質を達成した。残りの半数では、クロスオーバー点がSSIM 0.7～0.9の範囲にあり、その時点でJPEGがCSbICを上回った。
• 2次元DCTとNLR-CS、または2次元WHTとD-AMPの組み合わせが、すべてのテスト設定の中で最高の再構成品質を達成した。
• 特にSSIM < 0.7の範囲では、CSbICはJPEG2000と同等の性能を達成し、低レート領域における強力な競争力があることが示された。
• 決定的測定行列の使用は、周波数局在性などのドメイン固有の事前知識と組み合わせることで、ランダム測定行列よりも顕著に性能向上をもたらした。
• 任意のビットレートで近似的に最良の品質を達成するための量子化と圧縮率の最適な組み合わせを特定するための提案手法は、効果的なシステムレベル最適化を示した。