公开(公告)号：CN119603465A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411743521.6

申请日：2024-11-30

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 施云惠 ,  任佳辉 ,  王瑾 ,  尹宝才

IPC: H04N19/91 ,  H04N19/124 ,  H04N19/147 ,  H04N19/61 ,  G06T9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于边信息自回归的学习图像压缩方法，以自然图像x为输入，获得紧凑的潜在表示y，实际压缩图像x时直接编码y；将潜在表示y作为输入，获得边信息z，边信息z用来为潜在表示y的熵编码提供先验指导；使用边信息自回归模块估计边信息z的概率分布，熵编码后形成边信息z的压缩的比特流；将量化的边信息z送入超合成变换模块得到潜在表示y的超先验信息；利用潜在表示y的上下文和超先验信息估计潜在表示y的概率分布，熵编码后形成潜在表示y的压缩的比特流；将量化的潜在表示y送入合成变换模块得到最终重建图像#imgabs0#本发明所得到的重建图像在结构相似性客观指标上表现更加出色，主观质量上得到的重建图像纹理细节重建的更好。