面向图像压缩传输应用的端到端联合优化方法

本发明提供了一种面向图像压缩传输应用的端到端联合优化方法，将深度学习与传统图像编码技术结合，利用不同训练策略逐步对神经网络进行优化，解决了神经网络梯度受制于不可导性难以反向传播的问题，改善了类似兼容图像编解码器只从后处理的角度来复原压缩图像的现状，不再通过固定图像先验模型将图像压缩过程视为图像退化问题，提升了图像传输过程中的压缩编码效率，更大程度去除图像内部空域冗余，有效解决了低带宽环境下图像质量下降的问题，可应用于图像的压缩传输。