On Rate-Distortion Models for Natural Images and Wavelet Coding Performance
Notice bibliographique
Résumé
Operational rate-distortion (RD) functions of most natural images, when compressed with state-of-the-art wavelet coders, exhibit a power-law behavior D alpha R(-gamma) at moderately high rates, with gamma being a constant depending on the input image, deviating from the well-known exponential form of the RD function D alpha 2(-xiR) for bandlimited stationary processes. This paper explains this intriguing observation by investigating theoretical and operational RD behavior of natural images. We take as our source model the fractional Brownian motion (fBm), which is often used to model nonstationary behaviors in natural images. We first establish that the theoretical RD function of the fBm process (both in 1-D and 2-D) indeed follows a power law. Then we derive operational RD function of the fBm process when wavelet encoded based on water-filling principle. Interestingly, both the operational and theoretical RD functions behave as D alpha R(-gamma). For natural images, the values of gamma are found to be distributed around 1. These results lend an information theoretical support to the merit of multiresolution wavelet compression of self-similar processes and, in particular, natural images that can be modelled by such processes. They may also prove useful in predicting performance of RD optimized image coders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».