一种基于深度图像先验的图像有损压缩方法

本发明公开了一种基于深度图像先验的图像有损压缩方法，方法包括：构建一个卷积神经网络，将所述卷积神经网络的网络结构作为图像的先验信息，使用所述卷积神经网络的网络参数作为图像的低维度表示；通过梯度下降优化器进行迭代计算，完成对图像的拟合处理，得到最优的网络参数集合；根据最优的网络参数集合作为图像压缩后的数据，进而实现通过向所述卷积神经网络输入张量后，输出对应的图像，实现对图像的有损压缩。本发明实施例能够在保持通用性的前提下，在高压缩率时所恢复的图像仍然能够保持较高的图像质量，可广泛应用于图像处理技术领域。