近日，北京大学王选计算机研究所研究生何雨航参加了IEEE VCIP（Visual Communications and Image Processing） 2025与 IEEE PCS（Picture Coding Symposium） 2025会议，并在相关研究方向上展示了北京大学王选计算机研究所在视频与图像压缩领域的研究成果。

VCIP是IEEE电路与系统学会视觉信号处理与通信领域的旗舰会议之一。自1986年以来，VCIP一直作为一个重要论坛，交流关于视觉通信和图像处理领域的基础和应用研究工作。在VCIP会议上，何雨航参加了由中国科学技术大学李礼老师和北京大学贾川民老师主办的第四届面向真实场景的智能图像视频编码技术挑战赛4th grand challenge on practical learned image compression并积极参与了低复杂度图像视频智能编码技术和测试评价方案的相关讨论。

图像编码研讨会（Picture Coding Symposium，PCS）是一个致力于视觉数据编码技术进展的国际学术论坛。该会议创办于 1969 年，是该领域历史最为悠久的国际会议之一。在 PCS 会议上，何雨航汇报了录用论文，主题为沉浸式三维内容压缩，并与参会专家进行交流。论文题目为《Wavelet-3DGS: Wavelet Domain Joint Compaction and Compression of 3D Gaussian Splatting》。该研究针对近年来受到广泛关注的 3D Gaussian Splatting 表示方法，提出了一种基于小波的三平面超先验（wavelet-based triplane hyperprior），通过多尺度分解增强高斯分量之间的相关性，从而捕获更加丰富的空间–频率互信息，提升超先验建模的精度。通过联合优化特征压缩（compaction）与编码压缩（compression），该方法实现了更优的压缩性能。

图1：本方法的率失真曲线与定量结果

定量结果如图1所示。与当前最优方法相比，本方法在平均 BD-rate 上实现了20% 的降低，表明其具有更优的率失真效率。