高倍压缩低复杂度
用离散小波变换把隐层表示稀疏化，再用高斯混合模型分别建模，让遥感图像压缩的熵估计更准，从而提升压缩倍率。
Xiang, Shao · 梁桥康 · 方乐缘
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2023
所采用的小波变换不包含可学习参数，因此可以直接与任意熵模型结合，无需重新训练即可提高精度。
实验结果表明该方法在保持低复杂度的同时实现了卓越的压缩性能，适用于资源受限的星载和边缘设备。
由于小波变换不增加可学习参数，该熵模型可作为模块直接集成到已有压缩框架中，无需大幅改动。