一种基于边信息自回归的学习图像压缩方法

本发明公开了一种基于边信息自回归的学习图像压缩方法，以自然图像x为输入，获得紧凑的潜在表示y，实际压缩图像x时直接编码y；将潜在表示y作为输入，获得边信息z，边信息z用来为潜在表示y的熵编码提供先验指导；使用边信息自回归模块估计边信息z的概率分布，熵编码后形成边信息z的压缩的比特流；将量化的边信息z送入超合成变换模块得到潜在表示y的超先验信息；利用潜在表示y的上下文和超先验信息估计潜在表示y的概率分布，熵编码后形成潜在表示y的压缩的比特流；将量化的潜在表示y送入合成变换模块得到最终重建图像本发明所得到的重建图像在结构相似性客观指标上表现更加出色，主观质量上得到的重建图像纹理细节重建的更好。