一种基于深度学习的自适应图像编码方法

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一种基于深度学习的自适应图像编码方法
申请号:CN202410930307
申请日期:2024-07-11
公开号:CN119011877A
公开日期:2024-11-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的自适应图像编码方法,涉及图像处理技术领域,解决了目前图像压缩编码过程中缺乏对特征目标的检测分类,解码后有可能破坏特征目标的完整性,以及压缩率较低的技术问题;包括:基于图像数据集训练得到目标检测模型GoogLeNet;将二次处理后的图像特征输入到训练完成的目标检测模型GoogLeNet中,得到最终的目标分类结果以及目标包围框位置;根据目标分类结果以及目标包围框位置将待编码图像进行块划分,以便并行处理,同时保证图像目标完整性;然后分别对每个图像块进行预测,对基于图像块得到的预测残差及预测模式进行熵编码,最终得到每个图像块的码流,进而达到提高压缩率的目的。
技术关键词
图像编码方法 图像块 像素 二次处理过程 预测残差 语义向量 图像压缩编码 更新网络参数 解码器 图像处理技术 传播算法 数据 优化器 训练集 模式 飞机
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