[发明专利]一种基于深度学习的图像无损/近无损压缩方法在审
| 申请号： | 202210009301.5 | 申请日： | 2022-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN114359422A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 刘贤明;柏园超;季向阳 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市晨晟知识产权代理有限公司 23219 | 代理人： | 刘文权 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明一种基于深度学习的图像无损/近无损压缩方法属于图像压缩领域；主要设计了有损图像压缩与残差压缩联合优化的深度神经网络：首先，把原始图像输入深度有损图像压缩网络，得到有损压缩后的码流和重构图像；计算有损重构图像和原始图像的原始残差，并对原始残差进行量化，使得“有损重构+量化残差”与原始图像的最大像素误差严格地小于等于一个给定的误差上界；利用深度神经网络对原始残差或者量化残差进行压缩，压缩后的码流与有损图像压缩码流连接，得到图像无损/近无损压缩结果；相比于传统的图像无损/近无损压缩，本发明利用深度神经网络对有损图像压缩与残差压缩进行联合优化，显著地提升了图像无损/近无损压缩效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 图像 无损 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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