多尺度小波量化潜在空间遥感图像的轻量语义压缩方法

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多尺度小波量化潜在空间遥感图像的轻量语义压缩方法
申请号:CN202510841226
申请日期:2025-06-23
公开号:CN120876627A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明提供多尺度小波量化潜在空间遥感图像的轻量语义压缩方法,通过将预处理后的遥感图像分解为低频子带和高频子带;基于轻量级卷积神经网络分别对其进行特征提取,以生成结构潜在向量和语义潜在向量;对潜在向量分别进行量化处理后重建为图像;对重建图像进行自适应滤波处理;采用混合损失函数进行优化;通过频域与空间域联合的自适应滤波权重分配机制,根据图像内容特性动态调整滤波器参数,精细化处理重建图像的不同频率和空间区域,进一步优化遥感图像的视觉表现与重构质量;通过合理配置混合损失函数中的各个权重,实现遥感图像压缩效率与视觉质量之间的最佳平衡,采用轻量级网络,模型计算量小。
技术关键词
混合损失函数 特征提取模块 轻量级卷积神经网络 语义特征 跨尺度特征融合 生成结构 权重分配机制 移动平均算法 注意力机制 多尺度特征提取 遥感图像数据 结构编码器 权重机制 结构轮廓 矢量量化 路径特征
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