发明专利已授权

基于上下文模型的渐进式高光谱图像压缩方法

Name: 基于上下文模型的渐进式高光谱图像压缩方法
Brand: 西安理工大学
SKU: 2024111993026
Availability: InStock

📄 申请号：CN202411199302.6 📄 发布日：2025/12/09

著录项目信息

申请日

2024-08-29

公开号

CN119011862B

公开日

2025-10-10

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04N19_42

IPC 分类号

H04N19_42 , H04N19_44 , H04N19_91 ,

技术画像

所属领域

图像压缩图像压缩高光谱图像处理深度学习

应用场景

遥感图像处理, 卫星数据传输, 医学影像压缩, 工业光谱分析

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摘要

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。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN119011862B

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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