[发明专利]一种基于生成式对抗网络的图像压缩方法及系统在审
| 申请号： | 201810891737.5 | 申请日： | 2018-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN109040763A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 许靳昌;董远;白洪亮;熊风烨 | 申请（专利权）人： | 北京飞搜科技有限公司 |
| 主分类号： | H04N19/70 | 分类号： | H04N19/70 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;吴欢燕 |
| 地址： | 100876 北京市海淀区西土城路*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于生成式对抗网络的图像压缩方法及系统，该方法包括获取训练数据；训练数据包括原始图像及其对应的压缩图像。根据训练数据，对生成网络和判别网络进行训练；获得图像生成网络模型。将待压缩图像输入图像生成网络模型进行压缩重建。与传统的图像压缩算法相比，本发明运用生成式对抗学习方法，训练生成网络和判别网络，优化生成网络的参数，获得图像生成网络模型。利用图像生成网络模型能够迅速对图像进行压缩，与基于编码冗余的压缩算法相比，压缩重建速度更快。与基于空间冗余的压缩算法相比，图像压缩后与原图的相似度高。 | ||
| 搜索关键词： | 网络模型 网络 图像生成 图像压缩 训练数据 生成式 压缩算法 压缩图像 压缩 对抗 图像压缩算法 编码冗余 空间冗余 输入图像 原始图像 传统的 相似度 重建 图像 优化 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于生成式对抗网络的图像压缩方法，其特征在于，包括：获取训练数据；所述训练数据包括原始图像及其对应的压缩图像；根据所述训练数据，对生成网络和判别网络进行训练；获得图像生成网络模型；将待压缩图像输入所述图像生成网络模型进行压缩重建。
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