提升压缩性能，字节提出非对称图像重采样模型

人工智能

2023-06-28 08:09:46

图像重采样：突破对称滤波器的局限

在图像处理领域，图像重采样技术扮演着至关重要的角色。它赋予图像以适应不同尺寸、旋转角度、位置等多种转换的能力，而图像重采样的质量直接影响着图像的视觉体验和应用价值。

传统的对称图像重采样：一个对称滤波器，多重问题

传统的图像重采样技术普遍采用对称滤波器，即在图像下采样（缩小）和上采样（放大）过程中使用相同的滤波器。这种对称的方式虽然简便易行，但存在一个显而易见的缺陷——容易产生图像失真和伪影。

这就好比用一把尺子同时测量两个长度不同的物体，尽管测量过程对称，但所得结果并不一定是准确的。图像重采样中的对称滤波器同样如此，由于图像的特征和结构在不同尺度下存在差异，采用相同的滤波器往往不能很好地处理这些差异，从而导致图像失真和伪影。

字节提出的非对称图像重采样：打破对称，释放潜能

针对对称图像重采样的局限，字节跳动提出了一种全新的非对称图像重采样模型。该模型打破了传统对称滤波器的束缚，在下采样和上采样阶段分别采用不同的滤波器，巧妙地适应了图像在不同尺度下的特性差异。

在非对称图像重采样模型中，下采样阶段使用了一种创新设计的低通滤波器。它就像一个智能的筛子，能够有效滤除图像中的噪声和细微细节，同时保留图像的主要特征。在上采样阶段，模型引入了插值滤波器，它仿佛一位细心修补匠，负责恢复图像中丢失的细节和纹理，让图像在放大后依然清晰逼真。

非对称图像重采样：性能优势不容小觑

非对称图像重采样模型在图像压缩领域展露锋芒，特别是在 JPEG 和 WebP 格式图像的压缩中表现优异。在相同的压缩率下，非对称图像重采样模型生成的图像质量远超传统方法，为带宽和存储空间有限的图像处理应用带来了福音。

此外，非对称图像重采样模型还具有以下优势：

计算效率高： 模型的计算复杂度低，能够快速处理大量图像，满足实时处理的需要。
模型参数少： 模型的参数数量较少，便于部署到移动设备或嵌入式系统等资源受限的设备上。
鲁棒性强： 模型对图像中的噪声和失真具有较强的抵抗力，能够生成质量稳定的图像。

非对称图像重采样：广阔的应用前景

非对称图像重采样模型在图像处理领域有着广阔的应用前景，它的身影将出现在以下场景中：

图像压缩： 用于图像压缩，节省存储空间和传输成本，提高图像分发效率。
图像缩放： 用于图像缩放，适配不同显示设备的尺寸要求，满足多终端展示需求。
图像增强： 用于图像增强，去除图像中的噪声和模糊，提升图像质量和视觉效果。
图像超分辨率： 用于图像超分辨率，生成更高分辨率的图像，打破图像尺寸限制，提升图像细节呈现效果。

代码示例：

import numpy as np
import cv2

def downsample(image, scale_factor):
    # 使用低通滤波器进行下采样
    lowpass_filter = cv2.GaussianBlur(image, (scale_factor, scale_factor), 0)
    downsampled_image = image[::scale_factor, ::scale_factor]
    return downsampled_image

def upsample(image, scale_factor):
    # 使用插值滤波器进行上采样
    upsampled_image = cv2.resize(image, (0, 0), fx=scale_factor, fy=scale_factor, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    return upsampled_image

def asymmetric_resample(image, scale_factor):
    downsampled_image = downsample(image, scale_factor)
    upsampled_image = upsample(downsampled_image, scale_factor)
    return upsampled_image