专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]图像压缩方法、图像压缩装置以及图像形成装置-CN201010219880.3有效
  • 松田丰久 - 夏普株式会社
  • 2010-07-01 - 2011-01-12 - H04N1/60
  • 本发明涉及图像压缩方法、图像压缩装置以及图像形成装置。前景层生成部根据前景蒙版生成部生成的前景蒙版及原图像,生成前景层。2值图像处理部根据前景层,生成与N种前景识别符对应的N个2值图像,并对N个2值图像分别设定多个区块。进而,2值图像处理部判定是否对相邻的区块进行合并,接着,设定判定为进行合并的各区块被合并、判定为不进行合并的各区块被原样分割而成的区块。图像压缩部使用2值图像,从设定的区块分别划分出矩形区域并进行压缩
  • 图像压缩方法装置以及形成
  • [发明专利]图像压缩方法、图像压缩装置以及图像形成装置-CN200910161675.3有效
  • 松冈辉彦 - 夏普株式会社
  • 2009-07-28 - 2010-02-03 - H04N1/64
  • 本发明涉及对彩色图像进行压缩图像压缩方法、图像压缩装置以及图像形成装置。在让文件尺寸小优先的情况下,使识别彩色图像的前景的各像素具有的颜色信息的N种前景标识符的种类数,减少为比N种少的M种。在种类数M为规定种类数P以下的情况下,基于含有M种前景标识符的前景层(删除了对前景的信息的画质不产生影响的一部分的前景层),生成与M种标识符对应的对M张二值图像,对各二值图像进行可逆压缩,对基于该前景层生成的背景层(含有对前景的信息的画质不产生影响的一部分的背景层)进行非可逆压缩
  • 图像压缩方法装置以及形成
  • [发明专利]图像压缩装置、图像输出装置和图像压缩方法-CN201110097469.8有效
  • 松冈辉彦 - 夏普株式会社
  • 2011-04-15 - 2011-10-19 - H04N1/41
  • 本发明提供图像压缩装置、图像输出装置和图像压缩方法。在彩色图像处理装置中,在利用压缩处理部对图像进行高压缩时,检测图像中的黑色文字边缘,生成以二值图像表示检测出的黑色文字边缘的前景层,设置进行可逆压缩的黑色文字重视模式。当选择黑色文字重视模式时,生成将图像中的黑色文字边缘与存在于黑色文字边缘附近的像素之间的浓度差缩小的前景层,进行不可逆压缩。由此,在将压缩文件解压而得到的图像中,能够明确地表现黑色文字的轮廓,并且能够抑制由于不可逆压缩而产生的伪影。
  • 图像压缩装置输出方法
  • [发明专利]基于视觉冗余度量的图像压缩方法-CN201310647779.1无效
  • 吴金建;张亚中;石光明 - 西安电子科技大学
  • 2013-12-04 - 2014-02-19 - H04N19/132
  • 本发明公开了一种基于视觉冗余度量的图像压缩方法,主要解决现有图像压缩效率低的问题。其实现步骤是:(1)采用自回归模型对待压缩图像进行预测,得到预测图像;(2)根据待压缩图像和预测图像得到残差图像,并计算残差图像中各像素的局部二值模式值;(3)统计每个像素周边邻域中相同局部二值模式值出现的概率,计算待压缩图像的不确定度;(4)根据不确定度计算各像素对应的可视阈值,以对待压缩图像进行去冗余操作,得到预处理图像;(5)对预处理图像进行压缩,得到压缩图像。本发明通过可视阈值能有效去除图像中视觉冗余信息,提升了压缩效率,可用于网络视频、手机可视电话及卫星遥感图像的传输。
  • 基于视觉冗余度量图像压缩方法
  • [发明专利]一种提高现有数据压缩方法压缩比的方法-CN201410022796.0有效
  • 周诠;黎军;张建华;李小军;刘娟妮;张怡 - 西安空间无线电技术研究所
  • 2014-01-17 - 2017-04-19 - H04N19/42
  • 本发明公开了一种提高现有数据压缩方法压缩比的方法,将原始图像压缩更大的倍数后进行恢复,先计算原始图像与恢复图像的误差信息,经过整体误差压缩、量化误差压缩等处理,得到压缩控制信息,这部分数据量远远小于原始图像数据量;把压缩控制信息嵌入原始图像数据中进行压缩传输,地面接收端可以从载体图像中正确提取压缩控制信息,并按要求恢复出图像数据,再经过计算与数据修正,得到较准确的原始图像信息,从而提高了图像质量。本发明在不增加信息传输速率和不改变数据压缩技术的情况下,提供了一种高性能数据压缩方法,利用本发明的方法提高了现有数据压缩标准以及非标准压缩算法的压缩比,提高了原始图像压缩的恢复质量。
  • 一种提高现有数据压缩方法压缩比
  • [发明专利]一种图像压缩方法及装置-CN202210667386.6在审
  • 刘芳 - 中银金融科技有限公司
  • 2022-06-13 - 2022-10-25 - H04N19/70
  • 本发明提供一种图像压缩方法及装置,该方法包括:对目标图像进行预处理,得到图像矩阵;基于目标压缩需求,对所述图像矩阵进行白化处理,得到白化处理后的图像矩阵;通过独立成分分析算法,对所述白化处理后的图像矩阵进行处理,得到压缩后的目标图像。本发明仅需要用户确定所需的压缩大小,即可根据这个压缩需求,基于PCA算法中分解得到特征值,选取对应数量的特征值,通过ICA算法进行图像压缩,从而满足用户需求的压缩图像,在提升图像压缩效果的同时,简化了用户的图像压缩操作
  • 一种图像压缩方法装置
  • [发明专利]一种图像处理方法-CN201511026619.0在审
  • 罗武胜;孙备;鲁琴;杜列波;李阳;肖晶晶 - 中国人民解放军国防科学技术大学
  • 2015-12-31 - 2016-06-08 - H04N19/63
  • 本发明提供了一种图像处理方法,根据全局图像进行目标提取,获取小目标图像,所述小目标图像包括小目标图像位置和小目标图像像素;分别对全局图像和小目标图像进行压缩,得到压缩全局图像压缩小目标图像;对压缩全局图像压缩小目标图像进行编码,合成编码结果;接收编码结果,对压缩全局图像编码和压缩小目标图像编码进行逆变换解码,得到解码全局图像和解码小目标图像,所述解码小目标图像包括解码小目标位置和解码小目标图像像素,根据解码小目标位置对解码全局图像的相同位置进行解码小目标图像像素替换之后,进行图像恢复得到遥感图像
  • 一种图像处理方法
  • [发明专利]一种图像数据压缩方法、装置、存储介质和电子设备-CN202010114712.1有效
  • 李嘉麟 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-02-25 - 2021-05-07 - H04N19/42
  • 本申请实施例公开了一种图像数据压缩方法、装置、存储介质和电子设备,所述方法包括:获取待压缩图像数据,待压缩图像数据包括多个初始维度的待压缩子数据,确定每个待压缩子数据对应的维度转换参数,基于每个待压缩子数据对应的维度转换参数,对每个待压缩子数据进行维度转换,得到多个维度转换后子数据,将多个维度转换后子数据、与每个待压缩子数据对应的维度转换参数进行融合,得到待压缩图像数据对应的图像特征数据,基于多个维度转换后子数据,对图像特征数据进行特征压缩,得到待压缩图像数据对应的压缩图像数据。该方案可以提升图像数据压缩的效率。
  • 一种图像数据压缩方法装置存储介质电子设备
  • [发明专利]一种JPEG图像的无损压缩与解压缩方法-CN200810073769.0无效
  • 王文延 - 王文延
  • 2008-09-03 - 2009-01-21 - H04N1/413
  • 本发明涉及一种JPEG图像无损压缩与解压缩的方法。其中,JPEG图像无损压缩方法是先将JPEG图像文件按规整规则进行可逆变换,得到变换后的JPEG图像文件;再将变换后的JPEG图像文件用LZ77编码或其改进算法进行压缩压缩处理结束。对JPEG图像的解压缩方法,是先用LZ77编码或其改进算法对压缩的JPEG图像文件进行解压,得到经可逆变换后的JPEG图像文件;再将可逆变换后的JPEG图像文件用规整规则进行反规整,得到原始JPEG图像文件本发明所述JPEG图像无损压缩与解压缩的方法可以在原有压缩比的基础上再有效去除3-10%的冗余,同时不影响JPEG图像文件的压缩/解压缩效果,且易于实现。
  • 一种jpeg图像无损压缩解压缩方法
  • [发明专利]一种神经网络图像压缩模型的枝剪方法和装置-CN202210887347.7在审
  • 高伟;祁志洋;李革 - 北京大学深圳研究生院
  • 2022-07-26 - 2022-09-27 - G06T9/00
  • 本申请提供了一种神经网络图像压缩模型的枝剪方法和装置,其中,该方法包括:对于每个候选神经网络图像压缩模型,将图像测试数据集中的测试图像依次输入到该候选神经网络图像压缩模型中,得到多个重建图像;对于每个重建图像,对该重建图像图像测试数据集中与该重建图像对应的目标测试图像进行比较,得到用于表示该候选神经网络图像压缩模型去除测试图像中信息冗余能力的损失值;在得到所有候选神经网络图像压缩模型对应的损失值后,对原神经网络图像压缩模型中的候选特征提取器进行枝剪,以得到第一神经网络图像压缩模型,通过上述方法,可以对神经网络图像压缩模型进行模型压缩的同时还具有相对较好的图像压缩效果。
  • 一种神经网络图像压缩模型方法装置
  • [发明专利]基于多进程和多线程的并行图像压缩系统-CN201310296548.0无效
  • 吴宪云;李云松;饶子仁;雷杰;郭杰;王柯俨;张静;刘凯 - 西安电子科技大学
  • 2013-07-14 - 2013-10-23 - G06T9/00
  • 本发明公开了一种基于多进程和多线程的并行图像压缩系统,用于解决现有技术中多进程间共享资源竞争的问题。该系统包括图像前端处理、数据共享内存、通信共享内存、图像压缩图像后端处理模块。图像前端处理模块,创建解压缩进程和解压缩线程,准备压缩码流,启动空闲解压缩线程;数据共享内存模块,为每个解压缩线程分配独立的压缩码流区和恢复图像区;通信共享内存模块为所有解压缩线程分配标识区域,用于线程间通信;图像压缩模块,用于完成独立地解压缩过程;图像后端处理模块取出恢复图像;本发明具有图像压缩速度高,数据吞吐率大,可靠性高的优点,可用于深空通信中对空间图像的解压缩
  • 基于进程多线程并行图像解压缩系统

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