[发明专利]图像编码、解码方法、装置、电子设备及计算机可读介质

说明书

本发明提供了一种图像编码、解码方法、装置、电子设备及计算机可读介质，所述方法包括：图像编码器利用第一卷积神经网络对目标图像进行处理，得到目标图像的高维特征，所述第一卷积神经网络的网络结构参数为预先随机生成的；向图像解码器发送所述高维特征，达到在由图像编码器发送至图像解码器的图像传输过程中仅传输高维特征，而且，图像解码器只有使用按照图像编码器发送的网络结构参数配置的第二卷积神经网络才能基于高维特征重建出目标图像，第三方即使在图像传输过程中截取到部分高维特征或者全部高维特征也无法重建出目标图像，实现图像的加密传输的技术效果。

技术领域

本发明涉及图像信息处理技术领域，尤其是涉及一种图像编码、解码方法、装置、电子设备及计算机可读介质。

背景技术

数字图像是目前最流行的多媒体形式之一，在政治、经济、国防、教育等方面均有广泛应用。对于某些特殊领域，如军事、商业和医疗等，数字图像一般具有较高的保密要求。

为了实现数字图像保密，实际应用中一般由发送方按照预设的编码规则对输入图像进行编码，在接收方接收到编码图像后，再由接收方按照与编码规则对应的解码规则对编码图像进行解码，得到输入图像。

然而，在对图像进行编码和解码时，不同用户采用的编码规则和解码规则可能是相同的，导致图像即使被加密，仍然能够被应该不具有解码权限的第三方解码，导致图像的安全性低。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种图像编码、解码方法、装置、电子设备及计算机可读介质，以缓解现有技术中存在的编码图像在传输过程中容易被第三方解码，导致图像安全性低的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像传输方法，包括：

图像编码器利用第一卷积神经网络对目标图像进行处理，得到所述目标图像的高维特征，所述第一卷积神经网络的网络结构参数为预先随机生成的；

向图像解码器发送所述高维特征。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述网络结构参数包括：卷积层的数量和卷积核的尺寸。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：

利用所述高维特征及所述第一卷积神经网络进行图像重建，得到验证图像；

当所述验证图像与所述目标图像之间的相似度超过预设阈值时，向所述图像解码器发送所述网络结构参数。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述利用所述高维特征及所述第一卷积神经网络进行图像重建，得到验证图像包括：

判断所述网络结构参数是否服从方差为第一预设值且均值为第二预设值的二维高斯分布；

当所述网络结构参数服从所述二维高斯分布时，利用所述高维特征及所述第一卷积神经网络进行图像重建，得到验证图像。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述第一卷积神经网络是由多个卷积层和一个池化层级联构成的，所述池化层位于任意两个相邻的所述卷积层之间。

第二方面，本发明实施例还提供一种图像解码方法，包括：

图像解码器接收图像编码器发送的高维特征；

利用所述高维特征及第二卷积神经网络进行图像重建，得到重建图像，所述第二卷积神经网络的网络结构参数是从图像编码器接收的。

结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：

按照所述网络结构参数配置第二卷积神经网络。