发明专利已授权

联合非对称卷积块和条件上下文的智能图像压缩优化方法

📄 申请号：CN202011644521.2 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-12-31

公开号

CN112866694B

公开日

2023-07-14

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04N19_124

IPC 分类号

H04N19_124 , H04N19_13 , H04N19_147 , H04N19_42 , H04N19_597 , G06N3_0464 , G06N3_0442 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像压缩图像压缩深度学习卷积神经网络

应用场景

图像传输, 视频编码, 图像存储, 流媒体服务, 遥感图像处理

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摘要

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。

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

机理与数据混合驱动的生成式对抗网络软测量建模方法

当前第 / 件

三维石墨烯天线及其制备方法

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