一种基于霍夫曼和GAN特征融合网络的图片压缩方法和体系

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一种基于霍夫曼和GAN特征融合网络的图片压缩方法和体系
申请号:CN202410899190
申请日期:2024-07-04
公开号:CN118945366A
公开日期:2024-11-12
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于霍夫曼和GAN特征融合网络的图片压缩方法和系统,该方法包括:图片预处理;重点区域标注;对重点区域进行霍夫曼压缩;在重点区域图片解码后的基础上,利用已训练好的GAN模型,进行图片生成。与传统的图片压缩算法相比,本发明通过将图片中的重点区域标注出来,通过霍夫曼编码技术,针对重点区域实施高效的无损压缩,确保重要细节得以完整保留。而对于非重点区域,则不进行编码,而是借助GAN网络的强大再生能力,对非重点区域或信息稀疏区域进行合理且自然的补充,使生成的整个图片保持与原图风格、色彩及纹理的一致性,从而在保证高压缩率的同时,最大化视觉质量,达成两者间的良好平衡。
技术关键词
图片压缩方法 特征融合网络 注意力机制 霍夫曼编码技术 图片压缩系统 计算机装置 数据分布 GAN模型 噪声先验 解码 样本 压缩算法 网络模块 处理器 可读存储介质 基础
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