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圖像壓縮是數據壓縮技術在數字圖像上的應用，其目的是減少圖像數據中的冗余，從而用更加高效的格式存儲和傳輸數據。傳統的圖像壓縮方法中，圖像壓縮分為預測、變換、量化、熵編碼等步驟，毎一步均采用人工設計的算法分別進行優化近年來，基于深度神經網絡的端到端圖像壓縮方法在圖像壓縮中取得了豐碩的成果，相比傳統方法，端到端圖像壓縮可以進行聯合優化，能夠取得比傳統方法更髙的壓縮效率。文中首先對端到端圖像壓縮的方法和網絡結構進行了介紹;接著對端到端圖像壓縮中的關鍵技術進行了闡述，包括量化技術、概率建模和熵編碼技術以及編碼端碼率分配技術;然后介紹了端到端圖像壓縮的擴展應用研究，包括可伸縮編碼、可變碼率壓縮、面向視覺感知和杋器感知的壓縮;最后通過實驗對端到端圖像壓縮方法目前可達到的壓縮效率與傳統方法進行了對比，展示了其壓縮性能。實驗結果表明，目前最新的端到端圖像壓縮方法的壓縮效率遠高于JPEG，JPEG2000， HEVC intra等傳統圖像編碼方法，相比目前最先進的編碼標準Ⅴ VC intra，在同樣的 MS-SSIM上節省了高達48.40%的編碼碼率。
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