公开(公告)号：CN117278757A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311165812.7

申请日：2023-09-11

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 梁永生 ,  胡玉婷 ,  谭文 ,  鲍有能 ,  李超

IPC: H04N19/42 ,  H04N19/124 ,  H04N19/91 ,  H04N19/169 ,  H04N19/63

Abstract: 本发明提供一种基于频率分解的可解释神经网络图像压缩方法、系统及存储介质，可解释神经网络图像压缩方法包括：对图像进行编码：将原始图像输入整体编码器得到特征图，将特征图输入通道维类小波变换模块进行频率分解，得到多个子带，用独立的子带编解码器对各子带单独进行特征提取和压缩，将经量化单元和熵模型后的各子带无损编码为码流输出到对应的子带解码器；对图像的潜在表示进行解码：接收端接收并解码潜在表示，经对应的子带解码器得到每个子带对应频率成分的重构信息，通过通道维类小波逆变换合成为一个特征图，经解码器解码后得到重建图像。本发明的有益效果是：能够帮助网络获得更丰富的频率信息，弥补深度网络高频信息学习困难的问题。