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基于过拟合卷积自编码网络的图像压缩编码方法

摘要

本发明提供了一种基于过拟合卷积自编码网络的图像压缩编码方法,涉及图像编码技术领域,其包括:构建卷积自编码神经网络;生成训练数据集;训练卷积自编码网络;利用网络对高清自然图像进行编解码。本发明解决了现有图像编码损伤方法中未利用网络过拟合的特性和针对图像编码损伤的修复不足的问题,增强了网络针对编码损伤的学习能力,让深度学习网络有针对地参与到编解码过程,既节省了图像存储开销,又能保证压缩图像的质量,进一步提升了图像压缩编解码处理的速度与效果。

著录项

  • 公开/公告号CN112261415B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 青海民族大学;

    申请/专利号CN202011152119.2

  • 申请日2020-10-23

  • 分类号H04N19/85(20140101);H04N19/167(20140101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06K9/62(20220101);

  • 代理机构11870 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人李林合

  • 地址 810007 青海省西宁市城东区八一中路3号

  • 入库时间 2022-08-23 13:25:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-08

    授权

    发明专利权授予

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