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公开(公告)号:CN107481295A
公开(公告)日:2017-12-15
申请号:CN201710691448.6
申请日:2017-08-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 基于动态字节长度分配的卷积神经网络的图像压缩系统,属于图像压缩技术领域。所述图像压缩系统:字节长度分配图网络将卷积码编码器的中间特征,即字节长度特征,作为其输入,建立基于待压缩图像内容的字节长度分配图,并根据该字节长度分配图建立字节长度分配图模板。二值器将卷积码编码器输出的初步编码特征图转换为编码二值特征图,即离散编码。在进入卷积熵编码器之前,所述离散编码先与字节长度分配图模板进行点乘裁剪。因此,对于本发明所述的图像压缩系统,其待熵编码的离散编码随待压缩图像的局部信息内容的变化而变化,与待压缩图像的配合度更高,具有更好的压缩效果。本发明所述的图像压缩系统适用于对图像进行压缩和解压。
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公开(公告)号:CN107481295B
公开(公告)日:2020-06-30
申请号:CN201710691448.6
申请日:2017-08-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 基于动态字节长度分配的卷积神经网络的图像压缩系统,属于图像压缩技术领域。所述图像压缩系统:字节长度分配图网络将卷积码编码器的中间特征,即字节长度特征,作为其输入,建立基于待压缩图像内容的字节长度分配图,并根据该字节长度分配图建立字节长度分配图模板。二值器将卷积码编码器输出的初步编码特征图转换为编码二值特征图,即离散编码。在进入卷积熵编码器之前,所述离散编码先与字节长度分配图模板进行点乘裁剪。因此,对于本发明所述的图像压缩系统,其待熵编码的离散编码随待压缩图像的局部信息内容的变化而变化,与待压缩图像的配合度更高,具有更好的压缩效果。本发明所述的图像压缩系统适用于对图像进行压缩和解压。
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