Öğrenilmiş görüntü sıkıştırmada R-D performansını bozmadan daha keskin görüntüler elde etmek için renk optimizasyonu ve difüzyon tabanlı son işleme

Dijital çağda, görsel sinyallerin verimli bir şekilde depolanması ve iletilmesi, multimedya içeriğindeki patlayıcı artış nedeniyle büyük önem kazanmıştır. Artan görüntü çözünürlükleri ve geleneksel kodlayıcıların esneklik ve uyum sağlama konusundaki sınırlamaları, gelişmiş görüntü sıkıştırma yöntemlerine olan ihtiyacı artırmaktadır. Bu tezin ilk bölümünde, insan görsel sisteminin luma bileşenine olan hassasiyetinin chroma bileşenlerine kıyasla daha fazla olduğunu göz önünde bulundurarak YCrCb uzayında görüntülerin kodlanması için esnek bir yöntem sunuyoruz. Değişken oranlı görüntü kodlama yaklaşımını YCrCb görüntülerine genişleterek luma ve chroma bileşenleri için ayrı oran ayarlamaları yapılmasını sağlıyoruz. Çıkarım sırasında görüntüye uyarlanabilir luma-chroma bit tahsisi yaparak, Y PSNR'yi artırırken, hafifçe daha düşük chroma PSNR pahasına, renk bozulmalarına yol açmadan daha keskin görüntüler elde edebiliyoruz. Bu strateji, yalnızca RGB PSNR'yi optimize etmekten daha etkili bir şekilde görüntü keskinliğini artırmaktadır. Deneysel sonuçlarımız, YCrCb MSE'yi optimize eden modellerin, aynı bpp oranında RGB MSE'yi optimize eden en güncel modellerle karşılaştırıldığında, daha keskin görüntüler ve daha iyi VMAF ile Y PSNR sağladığını göstermektedir. İkinci bölümde ise, wavelet tabanlı görüntü kodlayıcılarında difüzyon modellerinin son işlem için kullanımını inceliyoruz. Derin üretici modellerin bir türü olan difüzyon modelleri, görüntü işleme alanındaki ters problemler de dahil olmak üzere çeşitli alanlarda büyük bir potansiyel göstermiştir. Sabit, terslenebilir bir dönüşümü öğrenilmiş bir entropi modeli ve difüzyon tabanlı bir son işlem modülü ile entegre ederek, RD performansını bozmadan görsel kaliteyi artırabileceğimizi gösteriyoruz. Deneysel sonuçlarımız, klasik ve öğrenilmiş en güncel kodlayıcılara kıyasla daha keskin görüntüler ve daha iyi algısal kalite elde edilebileceğini göstermektedir.