基于过拟合卷积自编码网络的图像压缩编码方法
授权
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。
基本信息
专利标题 ：
基于过拟合卷积自编码网络的图像压缩编码方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112261415A
申请号 ：
CN202011152119.2
公开（公告）日 ：
2021-01-22
申请日 ：
2020-10-23
授权号 ：
CN112261415B
授权日 ：
2022-04-08
发明人 ：
张凌飞何刚张壮壮曹庭炜薛顺鑫王永胜张占辉吴先鑫
申请人 ：
青海民族大学
申请人地址 ：
青海省西宁市城东区八一中路3号
代理机构 ：
北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
李林合
优先权 ：
CN202011152119.2
主分类号 ：
H04N19/85
IPC分类号 ：
H04N19/85 H04N19/167 G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62
法律状态
2022-04-08 ：
授权
2021-02-09 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04N 19/85
申请日 : 20201023
申请日 : 20201023
2021-01-22 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
