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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CN115767108A(43)申请公布日2023.03.07(21)申请号202211285499.6(22)申请日2022.10.20(71)申请人哈尔滨工业大学(深圳)地址518055广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区(72)发明人陈斌黄钰钧秦诗雨蒋琳刘洋(74)专利代理机构深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙)44268专利代理师朱阳波(51)Int.Cl.H04N19/91(2014.01)H04N19/147(2014.01)H04N19/124(2014.01)权利要求书2页说明书11页附图7页(54)发明名称一种基于特征域匹配的分布式图像压缩方法、系统(57)摘要本发明公开了一种基于特征域匹配的分布式图像压缩方法、系统,所述方法包括:获取主图像量化采样信号,并将所述主图像量化采样信号通过单一深度解码器处理获得初步重构图像和解码主信息特征;再使用单一深度图像压缩模型获得边信息图像的无损边信息特征和解码边信息特征;接着对解码主信息特征和解码边信息特征进行相关性匹配,并选取无损边信息特征进行特征域相关块对齐操作获得匹配特征;最后使用特征融合网络对初步重构图像和匹配特征进行迭代融合获得最终重构图像。本实施例通过基于特征域多尺度块匹配方法取得更好的率失真表现。CN115767108ACN115767108A权利要求书1/2页1.一种基于特征域匹配的分布式图像压缩方法,其特征在于,所述方法包括:获取主图像量化采样信号,并将所述主图像量化采样信号通过单一深度解码器处理获得初步重构图像和解码主信息特征;采用单一深度图像压缩模型获得边信息图像的无损边信息特征和解码边信息特征;对解码主信息特征和解码边信息特征进行相关性匹配,并选取无损边信息特征进行特征域相关块对齐操作获得匹配特征;使用特征融合网络对初步重构图像和匹配特征进行迭代融合获得最终重构图像。2.根据权利要求1所述的基于特征域匹配的分布式图像压缩方法,其特征在于,所述获取主图像量化采样信号,并将所述主图像量化采样信号通过单一深度解码器处理获得初步重构图像和解码主信息特征的步骤包括:所述主图像量化采样信号从所述分布式场景图像采集设备中获取得到:通过分布式场景图像采集设备的非线性编码器获取目标图像,并将所述目标图像进行分离采样处理,得到采样信号;通过所述非线性编码器采用可学习量化将所述采样信号转换为量化采样信号;通过所述非线性编码器将所述量化采样信号用算术编码器进行熵编码,得到所述量化采样信号的比特流。3.根据权利要求2所述的基于特征域匹配的分布式图像压缩方法,其特征在于,所述获取主图像量化采样信号,并将所述主图像量化采样信号通过单一深度解码器处理获得初步重构图像和解码主信息特征的步骤还包括:接收所述量化采样信号的比特流;即接收获取主图像量化采样信号的比特流;将所述量化采样信号的比特流输入单一深度解码器中;将所述量化采样信号的比特流采用算术解码器进行熵解码,得到所述量化采样信号;将所述量化的采样信号进行逐层解码,得到解码主信息特征和初步重构图像。4.根据权利要求1所述的基于特征域匹配的分布式图像压缩方法,其特征在于,所述采用单一深度图像压缩模型获得边信息图像的无损边信息特征和解码边信息特征的步骤包括:从所述分布式场景图像采集设备中获得无损边信息特征和量化的边信息图像采样信号;获取量化的边信息图像采样信号,并将所述量化的边信息图像采样信号使用单一深度解码器获得解码边信息特征。5.根据权利要求4所述的基于特征域匹配的分布式图像压缩方法,其特征在于,所述从所述分布式场景图像采集设备中获得无损边信息特征和量化的边信息图像采样信号,包括:通过和主编码器具有相同结构的非线性编码器获取边信息图像,并将所述边信息图像进行分离采样处理,得到无损边信息特征和边信息图像采样信号;通过所述非线性编码器采用可学习量化将所述边信息图像采样信号转换为量化的边信息图像采样信号;通过所述非线性编码器将所述量化的边信息图像采样信号用算术编码器进行熵编码,得到所述量化采样信号的比特流。2CN115767108A权利要求书2/2页其中,所述获取量化的边信息图像采样信号,并使使用单一深度解码器获得解码边信息特征,包括:接收所述量化采样信号的比特流;将所述量化采样信号的比特流输入单一深度解码器中;将所述量化采样信号的比特流采用算术解码器进行熵解码,得到所述量化采样信号;将所述量化的采样信号进行逐层解码,得到解码边信息特征。6.根据权利要求1所述的基于特征域匹配的分布式图像压缩方法,其特征在于,所述对解码主信息特征和解码边信息特征进行相关性匹配,并选取无损边信息特征进行特征域相关块对齐操作获得匹配特征的步骤包括:将所述解码主信息特征和所述解码