图像压缩处理方法、系统及介质
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116800975A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310727845.X

    申请日:2023-06-16

    Abstract: 本发明提供了一种图像压缩处理方法、系统及介质,方法包括:在获取到输入图像后,通过重参化下采样模块得到特征图f2;通过重参化非线性特征增强模块对特征图f2特征进行提取,得到强化的特征图f3;进行重复下采样与非线性增强得到图像的潜在表示y;将潜在表示y进一步压缩数据,得到量化后的潜在表示y’;将量化后的潜在表示转换为比特流;采用熵模型得到码率;通过无损解码模块,将其还原为潜在表示y’;将潜在表示y’输入结构重参化上采样模块,获取特征图g2;将特征图g2输入可重参化非线性特征增强模块,得到特征图g3;经过重参化上采样和非线性增强后获得模型重建图像x’。本发明解决了高性能图像压缩模型难以部署的问题。

    一种图像压缩方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115776571B

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202310094255.8

    申请日:2023-02-10

    Abstract: 本申请公开了一种图像压缩方法、装置、设备及存储介质,涉及图像压缩领域,包括:对当前待压缩数据进行下采样得到初始特征;通过宽特征空间变换层对初始特征分别进行空间维度和通道维度变换并对空间变换后特征和通道变换后特征进行融合和特征提取;将得到的紧凑特征表示与初始特征进行连接得到输出特征,将输出特征作为新的当前待压缩数据并跳转至对当前待压缩数据进行下采样的步骤,直至达到迭代次数,将当前的输出特征作为潜在特征;对潜在特征进行量化并基于概率分布对量化后特征进行熵编码得到二进制码流;基于二进制码流确定图像压缩结果。本申请采用空间和通道双分支融合变换,利用空间与通道的相关性实现更高效的特征提取,提升压缩性能。

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