JPEG 委员会开始研究图像压缩的人工智能算法

在悉尼 发生 第 86 届 JPEG 会议。 除其他活动外，JPEG 委员会还发布了 呼吁提供证据 (CfE)，针对开发人员。 事实上，一年前，该委员会的专家就开始研究利用人工智能进行图像编码。 特别是，他们必须证明神经网络相对于传统方法的优势。

JPEG AI 计划旨在提高图像压缩效率，但缺点是需要在大量数据上训练神经网络。 与 IEEE ICIP 2020 一起举行的会议结束后，发布了《证据征集》(CfE)。

此外，JPEG Pleno 系统致力于将各种形式的全光内容集成到单一结构中，以实现无缝处理。 该技术基于镜头创建的光线矢量场，而经典镜头则利用实际图像平面中的照明分布效果。

根据 JPEG 委员会的说法，为了提高 JPEG 性能，Pleno 应该为此类图像添加云处理，这将加快处理速度并改善最终结果。 毕竟JPEG标准已经存在很多年了，而且技术也在不断发展，因此有必要对已有的标准进行改进。

目前还没有关于使用神经网络进行图像编码和云处理何时成为行业标准的消息，但朝这个方向迈出了第一步。

来源： 3dnews.ru