本发明公开了一种基于离散Tchebichef正交多项式的图像无损压缩方法，属于数字图像压缩技术领域。本发明的编码及解码方法在进行二维正向/反向正交变换时，采用二维整数正向/反向离散Tchebichef正交多项式变换来替代现有技术所使用的其它整数变换方法，实现无损压缩，可以有效地解决编码器失配问题，实现无损编码，而且具有较高的压缩性能以及更好的可扩展性。本发明矩阵变换实现从整数映射到整数，且在原位之间计算，完好地重构图像，降低了硬件资源消耗，有利于硬件实现。
📄 2015105271184
📂 H04N19_60
👤 重庆邮电大学
📅 2015-08-25
本发明请求保护一种基于离散Krawtchouk正交多项式的图像无损压缩方法，属于数字图像压缩技术领域。本发明的编码及解码方法在进行二维正向/反向正交变换时，采用二维整数正向/反向离散Krawtchouk正交多项式变换来替代现有技术所使用的其它整数变换方法，实现无损压缩，可以有效地解决编码器失配问题，实现无损编码，而且具有较高的压缩性能以及更好的可扩展性。本发明矩阵变换实现从整数映射到整数，且在原位之间计算，完好地重构图像，降低了硬件资源消耗，有利于硬件实现。
📄 2015108080193
📂 H04N19_625
👤 重庆邮电大学
📅 2015-11-20
一种移动目标图像压缩采样及重构方法，移动目标图像压缩采样包括：利用线性阵列传感器获取移动目标的信息；利用测量矩阵对所获取的移动目标的图像进行压缩采样得到压缩测量向量，其特征在于，对压缩测量向量进行预处理去除重复的测量向量得到有效向量并进行存储，其特征在于，在线性阵列传感器获得压缩测量向量后，先对测量向量进行预处理去除重复的测量向量得到有效向量，然后利用有效向量重构移动目标图像。利用本发明提供的方法能够节省存储空间，且提高了传输效率。
📄 2018100929694
📂 H04N7_18
👤 合肥学院
📅 2018-01-31
本发明用于基于端到端的智能图像压缩领域，属于图像/视频压缩领域，涉及联合非对称卷积块和条件上下文的智能图像压缩的优化方法，具有训练阶段和推理阶段，在所述训练阶段，搭建整体端到端的图像压缩框架，包括主编码/解码器，超先验编码/解码器，条件上下文模型，熵参数模型，以及因子分解熵模型，其中，所述主编码/解码器，超先验编码/解码器均采用非对称卷积块即ACB模块对视频图像进行特征提取；在推理阶段，利用ACB模块的兼容性对并行卷积核合成。本发明通过非对称卷积块能够提高标准平方卷积的提取特征的能力，邻域/全局域的上下文捕获机制则可以提高潜在特征值的建模精准度，使之更符合客观出现概率情况来减少编码冗余。
📄 2020116445212
📂 H04N19_124
👤 杭州电子科技大学
📅 2020-12-31
本发明公开了一种工业图像的压缩重构方法。步骤包括：将工业图像进行灰度化处理，并裁剪为待处理图像，通过小波变换进行稀疏化特征提取，获得稀疏图像；建立稀疏图像的恢复模型，进行迭代处理并输出稀疏图像的最终恢复系数；通过逆小波变换对恢复系数进行处理，获得恢复图像；将各张恢复图像进行拼接获得拼接图像，即获得工业图像的重构结果。本发明方法能够对工业生产中的大规模图像进行有效压缩，提高传输效率，并在压缩后的重构中能够快速、准确的还原压缩图像用于后期检测使用。
📄 2022105338127
📂 G06T7_00
👤 浙江理工大学
📅 2022-05-16
本发明公开了一种基于Vision‑Mamba CNN的端到端图像压缩方法及装置，涉及图像处理领域，包括：获取待压缩的图像并输入到经训练的图像压缩模型，先经过非线性变换网络，得到潜在表示并分别输入到第一量化器和超先验变换网络，得到量化后的潜在表示和超先验变换的潜在表示；超先验变换的潜在表示经过量化，并依次经过第二编码器、第二解码器和超先验反变换网络，得到超先验变换的第二潜在表示特征；量化后的潜在表示和超先验变换的第二潜在表示特征输入到上下文模块，得到高斯分布，量化后的潜在表示依次经过第一编码器和第一解码器并结合高斯分布，得到第一潜在表示特征并输入到非线性反变换网络，得到压缩后的图像，本发明解决了压缩效率与重建质量低的问题。
📄 2025105626363
📂 G06T9_00
👤 华侨大学
📅 2025-04-30
本发明公开了基于上下文模型的渐进式高光谱图像压缩方法，包括将高光谱图像的公共数据集通过编码器转化为潜在张量，潜在张量分别经过超编码器和切片模块处理，得到超潜在张量和切片张量，超潜在张量通过超解码器得到熵参数均值M和标准差∑，计算每个切片的概率张量Pl，以已编码的切片重建后的近似张量、M和∑，以及Pl作为三个上下文信息，经上下文特征融合模型得到更新后的概率张量，切片张量使用更新后的概率张量进行熵编码、熵解码和切片重组，将切片重组后的切片张量输入降低失真模块得到更为精细化的潜在张量，随后通过解码器输出结果并进行高光谱图像重构，本发明方法改善了高光谱图像压缩时比特信息较高以及重构图像较差的问题。
📄 2024111993026
📂 H04N19_42
👤 西安理工大学
📅 2024-08-29
本发明公开了基于全相位离散正弦双正交变换的图像压缩方法及系统，包括在编码端对图像进行类JPEG压缩编码的步骤及接收端进行解压缩的步骤；其中，在编码端对图像进行类JPEG压缩编码时：对输入的源图像进行分块，对每个图像块进行全相位离散正弦双正交变换，对变换后的系数进行均一量化，对量化后的系数进行Zig‑zag扫描，对扫描重排后的系数进行哈夫曼编码，得到输出图像；对应的，在接收端进行解压缩时采用与在编码端对图像进行压缩编码相逆的步骤，得到重建图像。使用全相位离散正弦双正交变换算法进行类JPEG编码，有效地提高了图像的压缩性能，减少了低比特率下重建图像中的块效应。
📄 2016103312150
📂 H04N19_126
👤 山东大学(威海)
📅 2016-05-18
本申请提供了一种物联网图像压缩方法、装置、终端设备及介质，适用于图像处理技术领域，该方法包括：获取待压缩处理的物联网图像；对所述物联网图像进行灰度化处理，得到灰度影像；对所述物联网图像进行卷积编码、二值化与解码处理，得到解码后目标影像；将所述灰度影像以及解码后目标影像进行影像融合处理，得到融合重构影像。利用本申请方法进行图像压缩，压缩比可以达到2.28，压缩后的空间减少近1/2，可以在减少网络参数的同时，快速的提取图像特征，并且能够融合灰度影像的高分辨率信息，取得较好的重建效果，基本满足物联网场景下云端传输和存储的要求，同时可为后期研究提供借鉴。
📄 2023114353262
📂 H04N1_413
👤 长春汽车工业高等专科学校
📅 2023-11-01
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种小程序图像信息压缩处理方法，包括：获取待压缩图像数据集，构建自编码网络，得到输入图像、特征图以及重构图像；根据输入图像中的关键点的特征向量获取所述关键点的独特性、颜色复杂度以及区域代表度，进一步得到所述关键点的权重；根据输入图像中每个关键点的权重、特征向量以及特征图中的关键点的特征向量构建第一损失函数；根据输入图像中每个关键点的权重得到输入图像中每个像素点的权重，结合输入图像与重构图像中所有像素点的像素值构建第二损失函数；根据第一损失函数与第二损失函数进行自编码网络训练，进行小程序图像压缩。本发明的压缩图像保留了原图的特征，更利于图像的快速查找。
📄 202310851445X
📂 G06T9_00
👤 南通原力云信息技术有限公司
📅 2023-07-12
基于瓦片分割原理对2D OpenGL纹理做无损实时压缩方法。基于人工绘制图像存在大面积空白及大面积单色的特征，该发明以瓦片对齐方式对OpenGL纹理实现实时压缩，压缩流程见附图。实现占用内存大幅度减少，压缩时间快，解压实时，压缩后的图像直接渲染显示无需解压。压缩后的图像解压及显示和原图像完全相同无质量损失，需要反复编辑的图像，可多次任意解压压缩保证原图内容。该压缩技术适用于个人电脑，工作站，移动设备，嵌入式设备等所有以OpenGL显示技术为基础的各种设备。支持包含OpenGL，OpenGL ES，WebGL等不同编程接口的应用环境。算法涉及到所有的计算都可以在GPU中通过多次渲染完成，在GPU和CPU之间无数据传输。
📄 202110007289X
📂 G06T9_00
👤 金陵科技学院
📅 2021-01-05
本发明涉及一种基于残差层分块DCT变换的图像伪模拟无线传输方法，属于伪模拟传输领域，首先采用上下采样将图像分为下采样层和残差层，然后，通过巧妙的将下采样因子与残差层系数的分块大小相结合，并对残差层(由分块平滑的均匀区域组成，同区域内像素之间的相关性较高，具有块内平滑特性)做大块DCT变换后再划分为系数小块做后处理，实现了在不增加传输数据量的情况下显著提升了图像无线传输的质量，进而获得更高质量的接收图像。
📄 2022101162328
📂 H04N19_132
👤 重庆邮电大学
📅 2022-01-29
柿子坊 · 知识产权运营
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