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公开(公告)号：CN114972034B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202210633309.9
申请日：2022-06-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T3/4046 , G06T9/00
Abstract: 本发明针对基于超先验可变码率图像压缩方法无法针对目标码率快速给出网络应该输入的权衡参数的问题，提出了一种基于超先验可变码率图像压缩的个体R‑λ模型码率控制方法。本方法首先针对基于超先验模型的可变码率压缩框架，通过挖掘测试样本集合的码率与失真优化中的权衡参数λ之间的关系，提出了平均R‑λ模型；然后，假设个体R‑λ模型与平均R‑λ模型共享相同的结构，构建了自适应个体图像分布特性的个体R‑λ模型，并在此基础上建立基于个体R‑λ模型的码率控制算法，该算法通过调整权衡参数λ调节编码比特率，实现码率控制。本发明实现了对于任意图像，给定目标码率下，快速计算出应该输入网络的权衡参数，且码率控制的码率平均相对误差在百分之一到百分之三之间。
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公开(公告)号：CN114449276A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210011926.5
申请日：2022-01-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/132 , H04N19/176 , H04N19/70 , H04N19/91 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于学习的边信息补偿图像压缩方法，用于解决图像和视频的压缩问题，具体包括本发明通过引入多尺度表示提取两层边信息作为浅层超先验和深层超先验，从而实现更准确和灵活的熵模型。此外，浅层超先验可以捕获潜在表示的空间依赖，同时也可以微调潜在表示来提升重建质量。其次，本发明提取的深层超先验作为浅层超先验的超先验，可以提升浅层超先验的有效性和准确性。最后，本发明设计了一种有效的残差通道注意力块，可以增强潜在表示通道之间的交互关系以及适用于我们基于残差的网络结构。
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公开(公告)号：CN114449276B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202210011926.5
申请日：2022-01-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/132 , H04N19/176 , H04N19/70 , H04N19/91 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于学习的边信息补偿图像压缩方法，用于解决图像和视频的压缩问题，具体包括本发明通过引入多尺度表示提取两层边信息作为浅层超先验和深层超先验，从而实现更准确和灵活的熵模型。此外，浅层超先验可以捕获潜在表示的空间依赖，同时也可以微调潜在表示来提升重建质量。其次，本发明提取的深层超先验作为浅层超先验的超先验，可以提升浅层超先验的有效性和准确性。最后，本发明设计了一种有效的残差通道注意力块，可以增强潜在表示通道之间的交互关系以及适用于我们基于残差的网络结构。
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公开(公告)号：CN114972034A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210633309.9
申请日：2022-06-06
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明针对基于超先验可变码率图像压缩方法无法针对目标码率快速给出网络应该输入的权衡参数的问题，提出了一种基于超先验可变码率图像压缩的个体R‑λ模型码率控制方法。本方法首先针对基于超先验模型的可变码率压缩框架，通过挖掘测试样本集合的码率与失真优化中的权衡参数λ之间的关系，提出了平均R‑λ模型；然后，假设个体R‑λ模型与平均R‑λ模型共享相同的结构，构建了自适应个体图像分布特性的个体R‑λ模型，并在此基础上建立基于个体R‑λ模型的码率控制算法，该算法通过调整权衡参数λ调节编码比特率，实现码率控制。本发明实现了对于任意图像，给定目标码率下，快速计算出应该输入网络的权衡参数，且码率控制的码率平均相对误差在百分之一到百分之三之间。
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