本文主要是介绍【AI】人工智能和图像编码（2），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
传统图像编解码与智能图像编解码，都是要编码和解码，但还是有一些区别的。
相关相同点和要点描述如下：
一、区别
1.1 技术原理
- 传统图像编解码：主要依赖于固定的算法和标准，如JPEG、MPEG等，进行图像的压缩和解压缩。这些算法通常基于统计方法和信号处理技术，旨在去除图像中的冗余信息以减小文件大小。
- 智能图像编解码：引入了人工智能和机器学习技术，使得编解码过程能够根据图像的具体内容和上下文进行动态调整。智能编解码可以学习图像的特征和模式，以更高效的方式进行压缩和解压缩，同时保持较高的图像质量。
1.2 压缩效率和质量
- 传统图像编解码：在压缩效率和质量之间存在一定的权衡。较高的压缩率可能导致图像质量的损失，而较低的压缩率则可能无法有效减小文件大小。
- 智能图像编解码：通过学习和优化，能够在保持较高图像质量的同时实现更高的压缩效率。智能算法可以根据图像的重要性和复杂度进行自适应的码率分配，以优化压缩效果。
1.3 适应性
- 传统图像编解码：对于不同类型的图像和内容，使用相同的算法和参数进行编解码，适应性相对有限。
- 智能图像编解码：可以根据图像的具体特征和内容自适应地调整编解码策略，更好地适应各种应用场景和需求。
二、相同点
- 目标：无论是传统还是智能图像编解码，其目标都是减小图像文件的大小，以便于存储和传输，同时保持一定的图像质量。
- 基础原理：两者都涉及到图像的压缩和解压缩过程，需要去除图像中的冗余信息以减小文件大小，并在解压缩时恢复图像信息。
三、智能图像编解码基础架构设计步骤
- 数据预处理：对输入图像进行预处理，如缩放、裁剪、颜色空间转换等，以适应后续的编解码过程。
- 特征提取：利用深度学习等机器学习技术，从图像中提取关键特征和信息，用于后续的压缩和解压缩过程。
- 压缩策略设计：基于提取的特征和信息，设计自适应的压缩策略，包括码率分配、量化参数选择等，以优化压缩效果。
- 编解码器实现：根据设计的压缩策略，实现图像的编码器和解码器，完成图像的压缩和解压缩过程。
- 质量评估与优化：对压缩后的图像进行质量评估，如PSNR、SSIM等指标，并根据评估结果对编解码策略进行优化和调整。
- 系统集成与测试：将编解码器集成到实际应用系统中，并进行全面的测试和验证，确保系统的稳定性和性能。
需要注意的是，传统图像编解码的基础架构设计步骤与智能图像编解码类似，但在特征提取和压缩策略设计方面可能采用更为固定和简单的算法和方法。
（典型的智能图像编解码架构）
智能图像编码器一般由分析变换、量化和熵编码模块组成;对应的解码器则是由合成变换、反量化和熵解码模块组成。分析变换/合成变换本质是自编码器架构。值得注意的是，在编解码器端到端训练阶段，深度学习图像压缩模型中并不需要实际调用熵编(解)码模块而是通过熵模型实现量化后特征张量的码率估计。
（待续）
这篇关于【AI】人工智能和图像编码（2）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
