[00264175]基于深度卷积神经网络的静止图像压缩方法
交易价格：
面议
所属行业：
广播电视
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201710287432.9
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
四川大学
进入空间
所在地：四川成都市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的静止图像压缩方法。主要包括以下步骤在编码端对原始图像进行下采样并利用JPEG2000标准编解码；利用深度卷积神经网络对解码图像进行抑制压缩效应；采用超分辨率方法对抑制压缩效应图像进行重建；将原始图像与解码的高分辨率图像相减得到残差图像并针对性编码；将编码的低分辨率图像、残差图像与辅助信息形成比特流并传输；解码端解码得到解码的低分辨率图像、残差图像与辅助信息；对解码的低分辨率图像进行处理得到解码的高分辨率图像，并与解码的残差图像相叠加便得到最终解码的高分辨率图像。本发明所述的静止图像压缩方法具有比JPEG2000标准更好的率失真性能。
摘要：本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的静止图像压缩方法。主要包括以下步骤在编码端对原始图像进行下采样并利用JPEG2000标准编解码；利用深度卷积神经网络对解码图像进行抑制压缩效应；采用超分辨率方法对抑制压缩效应图像进行重建；将原始图像与解码的高分辨率图像相减得到残差图像并针对性编码；将编码的低分辨率图像、残差图像与辅助信息形成比特流并传输；解码端解码得到解码的低分辨率图像、残差图像与辅助信息；对解码的低分辨率图像进行处理得到解码的高分辨率图像，并与解码的残差图像相叠加便得到最终解码的高分辨率图像。本发明所述的静止图像压缩方法具有比JPEG2000标准更好的率失真性能。
