[发明专利]一种用于特定场景多语义区域的图像压缩方法及系统在审
| 申请号： | 201911070955.3 | 申请日： | 2019-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN110769258A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 郝虹;高岩;金长新 | 申请（专利权）人： | 山东浪潮人工智能研究院有限公司 |
| 主分类号： | H04N19/42 | 分类号： | H04N19/42;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/00 |
| 代理公司： | 37100 济南信达专利事务所有限公司 | 代理人： | 冯春连 |
| 地址： | 250100 山东省济南市高新*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种用于特定场景多语义区域的图像压缩方法及系统，涉及图像处理技术领域，采用技术方案通过使用卷积神经网络分类模型中的靠前隐藏层feature map同时检测出特定场景图像中的多目标语义区域，并通过计算原始图像各区域块的兴趣度，进而将计算结果映射到原始图像中的对应区域像素，对该区域使用高比特率进行编码，其他区域使用低比特率编码，完成区别化图像压缩。本发明从多语义区域检测和区别化图像压缩两个方面改进了现有图像的压缩过程，可以避免将人感兴趣区域的物体压缩失真。 | ||
| 搜索关键词： | 图像压缩 语义区域 计算原始图像 卷积神经网络 图像处理技术 感兴趣区域 场景图像 低比特率 分类模型 高比特率 区域像素 压缩过程 原始图像 多目标 区域块 兴趣度 隐藏层 检测 映射 失真 图像 场景 压缩 改进 | ||
【主权项】：
1.一种用于特定场景多语义区域的图像压缩方法，其特征在于,该方法的实现过程包括：/nS10、为特定场景关注的若干类分别训练卷积神经网络分类模型；/nS20、使用训练好的卷积神经网络分类模型检测原始图像中的多目标语义区域；/nS30、针对检测结果，对原始图像进行区别化图像压缩。/n
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