一种基于扩散生成模型的卫星图像语义编解码方法

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正文
推荐专利
一种基于扩散生成模型的卫星图像语义编解码方法
申请号:CN202411702959
申请日期:2024-11-26
公开号:CN119649367B
公开日期:2025-08-08
类型:发明专利
摘要
本发明公开了智能编解码技术领域的一种基于扩散生成模型的卫星图像语义编解码方法。该基于扩散生成模型的卫星图像语义编解码方法在卫星通信发送端采用扩散生成模型中的变分自编码器预训练模型,将图像编码转换为语义空间特征张量,而后基于扩散生成模型的加噪方法对其进行加噪,在接收端通过文本约束引导加噪后的语义空间特征张量执行去噪过程,并将结果输入变分自解码器恢复为图像。该基于扩散生成模型的卫星图像语义编解码方法在保证目标识别精确度、图像传输质量的情况下,可以大大压缩传输的数据量,并使之能够适应更低信噪比的卫星通信信道。
技术关键词
编解码方法 语义 预训练模型 文本编码器 深度神经网络 卫星通信信道 解码器 图像编码 卫星通信系统 编解码技术 编码器结构 噪声预测 噪声图像 噪声量 评估系统
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