Low-complexity transform-quantization pair for 360° image compression

Abstract

This work presents a novel approach for approximate 360° image compression by combining latitude-adaptive quantization with low-complexity transformation and quantization matrices. The method is specifically designed to address the unique challenges posed by the equirectangular projection (ERP) format, which inherently suffers from redundancies, particularly near the poles. The proposed solution significantly reduces computational complexity by eliminating the need for multiplication operations and relying exclusively on addition and bit-shift operations, making it highly suitable for resourceconstrained devices. A comprehensive analysis of several low-complexity transformations and quantization matrices is presented, showcasing the flexibility and plug-andplay nature of our method, which can be seamlessly integrated into existing compression pipelines. The performance of the proposed methods is evaluated on a widely used benchmark dataset—with 360° images in 4K, 6K, and 8K resolutions—and compared with their exact counterparts. The results reveal that the proposed approximate compression technique substantially reduces computational demand while maintaining competitive quality, with peak signal-to-noise ratio (PSNR) losses not exceeding 4 dB at lower bitrates. These findings highlight the potential of the method to enable efficient 360° media processing in applications where computational resources and energy efficiency are critical.

Este trabalho apresenta uma nova abordagem para compressão de imagem aproximada de 360° combinando quantização adaptativa à latitude com matrizes de transformação e quantização de baixa complexidade. O método é projetado especificamente para abordar os desafios exclusivos impostos pelo formato de projeção equirretangular (ERP), que sofre inerentemente de redundâncias, particularmente perto dos polos. A solução proposta reduz significativamente a complexidade computacional eliminando a necessidade de operações de multiplicação e confiando exclusivamente em operações de adição e deslocamento de bits, tornando-a altamente adequada para dispositivos com recursos limitados. Uma análise abrangente de várias transformações de baixa complexidade e matrizes de quantização é apresentada, mostrando a flexibilidade e a natureza plug-and-play da estrutura, que pode ser perfeitamente integrada aos pipelines de compressão existentes. O desempenho dos métodos propostos é avaliado em um conjunto de dados de referência amplamente utilizado — com imagens de 360° em resoluções 4K, 6K e 8K — e comparado com suas contrapartes exatas. Os resultados revelam que a técnica de compressão aproximada proposta reduz substancialmente a demanda computacional, mantendo a qualidade competitiva, com perdas de pico de relação sinal-ruído (PSNR) não excedendo 4 dB em taxas de bits mais baixas. Essas descobertas destacam o potencial do método para permitir o processamento eficiente de mídia de 360° em aplicações onde recursos computacionais e eficiência energética são críticos.