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公开(公告)号:CN116939213A
公开(公告)日:2023-10-24
申请号:CN202310739391.8
申请日:2023-06-21
Applicant: 南京大学
IPC: H04N19/167 , H04N19/124 , H04N19/13 , H04N19/65 , H04N19/154 , G06T9/00 , G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种在极低带宽条件下的卫星图像压缩方法。步骤如下:收集静态图像数据集;建立可变码率的图像编解码网络;训练编解码网络;在解码端嵌入生成对抗网络,并进行再次训练;在编解码器后嵌入超分网络,并再次训练;用户选择感兴趣区域,对选定区域进行压缩;解码端将码流还原成图像并显示;对用户未选定区域进行压缩;带宽富余时传输未选定区域,解码端拼接图像;进行超分辨率处理。本发明的图像传输方法,在极低带宽的限制下与JPEG等传统图像编码以及基于深度学习的图像编码方法在大量测试图片的同等比较中,可以在相同的码率下提供主观效果更佳的重建效果。
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公开(公告)号:CN119172540B
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202411641118.2
申请日:2024-11-18
Applicant: 南京大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/184 , H04N19/91 , H04N19/42 , H04N19/44 , H04N7/20
Abstract: 本发明提供了一种针对不稳定卫星网络的抗丢失图像编码方法,包括以下步骤:步骤1,建立端到端的图像编解码网络;步骤2,在编码时,对编码器从图像中提取出来的潜在特征进行空间通道重排列,重排后的潜在特征再输入超先验编码器进行分布建模;步骤3,将组合特征输入解码器进行解码获得重建图像;步骤4,在图像编解码网络训练过程中,采用多种双尾部丢弃策略、通道随机遮盖策略并引入吉尔伯特‑艾略特丢包模型;步骤5,分组打包发送压缩后的超先验和潜在特征。本发明方法在实际网络评估中都具有良好的通用性,可防止渐进传输过程中的像素错误或颜色偏差。此外,本发明方法引入了可接受的计算复杂度,使其适用于现实应用。
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公开(公告)号:CN119172540A
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202411641118.2
申请日:2024-11-18
Applicant: 南京大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/184 , H04N19/91 , H04N19/42 , H04N19/44 , H04N7/20
Abstract: 本发明提供了一种针对不稳定卫星网络的抗丢失图像编码方法,包括以下步骤:步骤1,建立端到端的图像编解码网络;步骤2,在编码时,对编码器从图像中提取出来的潜在特征进行空间通道重排列,重排后的潜在特征再输入超先验编码器进行分布建模;步骤3,将组合特征输入解码器进行解码获得重建图像;步骤4,在图像编解码网络训练过程中,采用多种双尾部丢弃策略、通道随机遮盖策略并引入吉尔伯特‑艾略特丢包模型;步骤5,分组打包发送压缩后的超先验和潜在特征。本发明方法在实际网络评估中都具有良好的通用性,可防止渐进传输过程中的像素错误或颜色偏差。此外,本发明方法引入了可接受的计算复杂度,使其适用于现实应用。
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公开(公告)号:CN117834883A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202410001561.7
申请日:2024-01-02
Applicant: 南京大学
IPC: H04N19/146 , H04N19/176 , H04N19/42
Abstract: 本发明公开了一种基于块级别的智能图像压缩快速码率控制方法。该方法包括如下步骤:S1,将输入的图片切分为不重叠的大小相同的块;S2,采样部分图像块;S3,对采样的图像块均编解码两次,根据编解码结果推导出图像块码率R和质量因子λ的关系,以及图像块失真D和质量因子λ的关系;S4,计算每一个图像块的平均图像梯度;S5,使用线性关系拟合每一个被采样的图像块的平均图像梯度与R‑λ关系以及D‑λ关系的系数;S6,预测出未被采样的块的R‑λ关系以及D‑λ关系;S7,根据每一个块的R‑λ关系以及D‑λ关系对图像进行码率控制。本发明相比其他码率控制方法,拥有更准确的码率控制精准度,更快的速度和更低的内存消耗。
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公开(公告)号:CN117395412A
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311319421.6
申请日:2023-10-12
Applicant: 南京大学
IPC: H04N19/119 , H04N19/136 , H04N19/176
Abstract: 本发明公开了一种轻量级的有损图像编码方法。该方法包括如下步骤:S1,将输入的图片切分为大小相同的块;S2,对于每一个块,首先根据当前块的每一个像素值计算其哈希值,每一个块的哈希值均会被记录起来,随后将当前块哈希值与之前每一个块的哈希值进行比较,并根据哈希值比较结果判断该块是否与已编码的块相似;S3,如果已编码的块中有当前块的相似块,不对当前块进行编码,直接将与当前块相似的已编码的块拷贝过来,如果没有,则对当前块进行有损编码。本发明的方法在计算能力较差的设备上与JPEG这一传统图像编解码方法在大量测试图片中进行比较中,拥有更高效的压缩效率,更快的解码时间和更低的能量消耗。
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