基于深度学习的JPEG图像云存储研究

目录

第1章 绪论

1.1 课题的来源及研究的目的和意义

1.1.1 课题来源

1.1.2 研究目的和意义

1.2 国内外研究现状分析

1.2bpp左右，因此，在更大的比特率范围内优于标准JPEG压缩算法。

1.3 主要研究内容及章节安排

第2章 相关工作

2.1 基准JPEG 压缩算法

2.2 算术编码

2.2.1 算术编码的应用

2.2.2 算术编码的基本原理

2.3 基于深度学习的图像压缩

2.3.1 图像无损压缩

2.3.2 图像有损压缩

2.4 本章小结

第3章 基于深度学习的 JPEG 云存储设计与实现

3.1 云存储系统的设计思想

3.2 基于神经网络的算术编码总体框架

3.3 上下文

3.4 网络结构

3.5 Multi-level 算术编码器

3.6 本章小结

第4章 基于深度学习的 JPEG 云存储实验结果

4.1 基于神经网络的算术编码实现过程

4.1.1 数据集处理

4.1.2 网络参数设置

4.1.3 网络训练过程

4.2 实验结果与分析

4.2.1 实验结果

4.2.2 结果分析

4.3 本章小结

结论

参考文献

声明

致谢

个人简历