[发明专利]基于多层卷积神经网络的图像压缩方法在审
| 申请号： | 201910366826.2 | 申请日： | 2019-05-05 |
| 公开（公告）号： | CN110062231A | 公开（公告）日： | 2019-07-26 |
| 发明（设计）人： | 于治楼;戴鸿君 | 申请（专利权）人： | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 |
| 主分类号： | H04N19/124 | 分类号： | H04N19/124;H04N19/13;H04N19/147;H04N19/42;H04N19/89 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 阚恭勇 |
| 地址： | 250100 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多层卷积神经网络的图像压缩方法，属于图像处理技术领域，本发明在深度神经网络的基础上引入了级联算法体系，加快训练时间，提高训练效果，大大提高了工作效率，使得简单、繁琐的工作自动化，节约时间。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 图像压缩 多层 图像处理技术 工作自动化 工作效率 神经网络 算法体系 训练效果 级联 节约 引入 | ||
【主权项】：
1.一种基于多层卷积神经网络的图像压缩方法，其特征在于，使用深层卷积神经网络图像压缩的编码器，使用二值量化进行量化，同时使用香农编码作为熵编码经过训练完成端对端的图形压缩。
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