恭喜北京航空航天大学潘冠博获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网恭喜北京航空航天大学申请的专利一种内容自适应的深度图像压缩方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115633174B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211212169.4，技术领域涉及：H04N19/136；该发明授权一种内容自适应的深度图像压缩方法是由潘冠博;胡智昊;盛律设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种内容自适应的深度图像压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种内容自适应的深度图像压缩方法，包括编码和解码，编码步骤为提取待压缩图像的特征并量化，根据率‑失真损失为特征的每一个空间位置选择适配图像内容的通道宽度，得到通道适配后的特征；解码步骤为使用条件解码器将通道适配后的特征重建为图像。本发明基于率‑失真损失的选择策略，为隐含层特征的每一个空间位置选择最佳的质量等级，并通过条件解码器将图像的内容特性信息融入到解码过程中，从而实现了深度图像压缩的内容自适应性。
本发明授权一种内容自适应的深度图像压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种内容自适应的深度图像压缩方法，其特征在于，包括编码和解码， 所述编码步骤包括： 提取待压缩图像的特征，量化后，生成多个等级的特征，每个等级的特征对应一个通道宽度， 计算所述待压缩图像的空间位置使用不同所述等级的特征时产生的率-失真损失，选取所述率-失真损失最小的特征对应的通道宽度作为所述空间位置的通道宽度，得到通道适配后的特征； 所述解码步骤包括： 通过解码器网络对所述通道适配后的特征进行解码， 所述解码器网络包括图像特性信息提取网络和重建卷积层，所述重建卷积层中设有条件空间特征变换层； 所述图像特性信息提取网络，用于根据所述特征生成图像特性信息， 所述条件空间特征变换层根据所述图像特性信息生成变换参数，并利用所述变换参数对所述重建卷积层上采样后的特征进行调制，得到调制后的特征； 所述重建卷积层根据所述调制后的特征重建所述待压缩图像。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号