基于深度高斯过程回归的图像编码、解码以及压缩方法
公开
摘要
本发明公开一种基于深度高斯过程回归的图像编码方法，包括：采用编码卷积神经网络得到待编码图像的瓶颈层多通道特征，作为第一特征图；将第一特征图中的每个特征量化为整数，得到第二特征图；基于深度高斯过程回归的自回归模型和超先验模型，对第二特征图的每一个通道，加权组合多个高斯分布的混合高斯分布编码特征，生成特征二进制码流；将超先验模型得到的超先验信息编码为超先验二进制码流；合并超先验二进制码流与特征二进制码流，得到压缩图像的二进制码流。采用非参数化的深度高斯过程回归方法进行自回归建模，将深度高斯过程回归输出的后验分布作为混合高斯模型的均值，可以灵活地获得均值估计的不确定性，从而得到更准确的均值估计。
基本信息
专利标题 ：
基于深度高斯过程回归的图像编码、解码以及压缩方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114584780A
申请号 ：
CN202210203902.X
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-03
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
戴文睿曹迈达李劭辉李成林邹君妮熊红凯
申请人 ：
上海交通大学
申请人地址 ：
上海市闵行区东川路800号
代理机构 ：
上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
徐红银
优先权 ：
CN202210203902.X
主分类号 ：
H04N19/19
IPC分类号 ：
H04N19/19 H04N19/192 H04N19/147 H04N19/146 G06T9/00 G06N3/08 G06N3/04 G06F17/18
法律状态
2022-06-03 ：
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。
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