[发明专利]一种基于深度学习的图像压缩方法和装置有效
| 申请号： | 202010084834.0 | 申请日： | 2020-02-10 |
| 公开（公告）号： | CN113259676B | 公开（公告）日： | 2023-01-17 |
| 发明（设计）人： | 刘家瑛;胡越予;黄浩峰;杨文瀚;郭宗明 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | H04N19/182 | 分类号： | H04N19/182;H04N19/124;H04N19/42;G06T9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的图像压缩方法和装置，主要用于图像的编码压缩，即将原始图像信号，利用其冗余性，压缩编码成二进制码流，并且尽可能地使得原本的图像信号在解码时得以还原重建。本发明基于卷积神经网络，使用多尺度超先验结构，充分利用超先验表示信息进行重建，实现了全可并行网络结构，可以有效地提高图像压缩性能，尤其是针对高分辨率图像有明显优化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 图像 压缩 方法 装置 | ||
【主权项】：
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