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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115841522A(43)申请公布日2023.03.24(21)申请号202210208033.XG06N3/0464(2023.01)(22)申请日2022.03.04G06N3/08(2023.01)(66)本国优先权数据202111100885.92021.09.18CN(71)申请人华为技术有限公司地址518129广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼(72)发明人高尚银王晶邱忠营李猛师一博(74)专利代理机构北京三高永信知识产权代理有限责任公司11138专利代理师郑晓玉(51)Int.Cl.G06T9/00(2006.01)G06T7/40(2017.01)权利要求书5页说明书27页附图8页(54)发明名称图像损失值的确定方法、装置、存储介质及程序产品(57)摘要本申请实施例公开了一种图像损失值的确定方法、装置、存储介质及程序产品,属于图像压缩技术领域。该方法为:基于图像的分区指示图确定图像在不同区域的损失值,进而基于不同区域的损失值确定总损失值。这是一种空域自适应损失确定方案。由于图像中结构化较强和较弱的区域可通过分区指示图进行区分,即分区指示图可用于区分边缘结构和纹理,因此,后续在利用该总损失值优化图像编解码网络时,能够使得边缘结构和纹理的重建质量均得到满足,且能够尽量避免对不同区域的优化效果产生相互制约;在将该总损失值用于评价图像重建质量时,能够更全面地评价图像重建质量,且能够尽量避免对边缘结构和纹理的重建质量的评价受到互相影响。CN115841522ACN115841522A权利要求书1/5页1.一种图像损失值的确定方法,其特征在于,所述方法包括:通过图像编解码网络对第一图像进行压缩和解压缩,以得到第二图像,所述第二图像为所述第一图像的重建图像;确定所述第一图像的分区指示图;基于所述分区指示图,按照至少一种损失函数,确定所述第二图像相比于所述第一图像在不同区域的损失值;基于所述不同区域的损失值,确定所述第二图像相比于所述第一图像的总损失值。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述不同区域的损失值包括第一损失值和第二损失值;所述基于所述分区指示图,按照至少一种损失函数,确定所述第二图像相比于所述第一图像在不同区域的损失值,包括:基于所述分区指示图,按照第一损失函数,确定所述第二图像中第一类区域相比于所述第一图像中第一类区域的损失值,以得到所述第一损失值;基于所述分区指示图,按照第二损失函数,确定所述第二图像中第二类区域相比于所述第一图像中第二类区域的损失值,以得到所述第二损失值。3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述分区指示图,按照第二损失函数,确定所述第二图像中第二类区域相比于所述第一图像中第二类区域的损失值,以得到所述第二损失值,包括:基于所述分区指示图,将所述第二图像中的第一类区域替换为所述第一图像中的第一类区域,以得到第三图像;按照所述第二损失函数,确定所述第三图像相比于所述第一图像的损失值,以得到所述第二损失值。4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述分区指示图,按照第二损失函数,确定所述第二图像中第二类区域相比于所述第一图像中第二类区域的损失值,以得到所述第二损失值,包括:基于所述分区指示图,将所述第一图像中的第一类区域替换为所述第二图像中的第一类区域,以得到第四图像;按照所述第二损失函数,确定所述第二图像相比于所述第四图像的损失值,以得到所述第二损失值。5.如权利要求2‑4任一所述的方法,其特征在于,所述第二损失函数包括多尺度结构相似性MS‑SSIM损失函数、感知损失函数和生成对抗损失函数中的至少一种。6.如权利要求2‑5任一所述的方法,其特征在于,所述基于所述不同区域的损失值,确定所述第二图像相比于所述第一图像的总损失值之后,还包括:基于所述总损失值,确定第一优化梯度图;基于所述第一优化梯度图,更新所述图像编解码网络的网络参数。7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述不同区域的损失值包括第一损失值和第三损失值;所述基于所述分区指示图,按照至少一种损失函数,确定所述第二图像相比于所述第一图像在不同区域的损失值,包括:2CN115841522A权利要求书2/5页基于所述分区指示图,按照第一损失函数,确定所述第二图像中第一类区域相比于所述第一图像中第一类区域的损失值,以得到所述第一损失值;按照第三损失函数,确定所述第二图像相比于所述第一图像的损失值,以得到所述第三损失值。8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述基于所述不同区域的损失值,确定所述第二图像相比于所述第一图像的总损失值之后,还包括:基于所述总损失值,确定第一优化梯度图;基于所述分区指示图,对所述第一优化梯度图中的第一类区域进行梯度阻断,以得