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基于卷积神经网络和传统编码相结合的图像压缩方法

摘要

本发明属于数字图像处理技术领域,具体为一种基于卷积神经网络和传统编码相结合的图像压缩方法。本发明方法包括:利用卷积神经网络decCNN减少图像的高频信息分量;利用传统编码模块对图像进行压缩,得到用于存储以及传输的图像编码;将得到的编码数据进行解码,得到重构图像;利用卷积神经网络enhCNN对解码后的图像进行增强,提升重构效果。实验结果表明,在实现更高的压缩比时还能得到更好的图像重构质量,大大降低图像数据在存储、传输等过程中所需要占据的资源。

著录项

  • 公开/公告号CN109903351A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-06-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 复旦大学;

    申请/专利号CN201910157799.8

  • 发明设计人 颜波;容文迅;

    申请日2019-03-02

  • 分类号

  • 代理机构上海正旦专利代理有限公司;

  • 代理人陆飞

  • 地址 200433 上海市杨浦区邯郸路220号

  • 入库时间 2024-02-19 11:18:46

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-07-12

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T9/00 申请日:20190302

    实质审查的生效

  • 2019-06-18

    公开

    公开

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