[发明专利]基于融合感知损失的深度语义分割图像压缩方法及系统有效
| 申请号： | 202110038463.7 | 申请日： | 2021-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN112785661B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 孟丽丽;陈思恩;谭艳艳;张佳;邵秀婷;张化祥 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了基于融合感知损失的深度语义分割图像压缩方法及系统，所述方案基于子块以及基于子块的感知损失函数，对压缩网络以及GAN网络进行有效的基于子块的训练，相对于传统的基于原始图像大小的方式可以捕捉更多更微小的图像特征；同时，融合感知损失函数能够较好的平衡每个函数的优缺点，从而获得比传统训练方式更好的训练效果，并且，基于子块的策略还可以在一定程度上抑制振铃效应、色调分离以及区域模糊效应的出现；最后，为了更好的模拟人类复杂的视觉系统，所述方案利用基于视觉感知的评价指标—多尺度结构相似性(MS‑SSIM)，能够较好的保留图像中高频区域的对比度，以及绝对值误差(L1范式)可以保留图像原有色彩和局部结构的特性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 融合 感知 损失 深度 语义 分割 图像 压缩 方法 系统 | ||
【主权项】：
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