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一种基于区域块级JND预测的感知图像压缩方法[发明专利]

专利名称：一种基于区域块级JND预测的感知图像压缩方法专利类型：发明专利

发明人：王瀚漓，田涛

申请号：CN202010313187.6

申请日：20200420

公开号：CN111614962B

公开日：

20220624

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明涉及一种基于区域块级JND预测的感知图像压缩方法，包括以下步骤：1)根据数据集中的图像和对应的JND信息，利用大津阈值方法，生成区域块级JND值；2)根据生成的区域块级JND值，建立基于CNN的区域块级JND预测模型；3)将测试图像在多个固定的QF值下进行压缩，得到对应的多张失真图像，将全部失真图像分割为多个不重叠的区域块，并预测每个区域块的JND标签，最后采用标签处理方法获取每个区域块最终的JND值；4)根据目标压缩QF值和每个区域块最终的JND值，对测试图像进行预处理操作，选取区域块感知QF值中最大的作为压缩参数，并采用JPEG压缩预处理后的测试图像。与现有技术相比，本发明具有自适应预测、压缩质量好、压缩效率高等优点。

申请人：同济大学

地址：200092 上海市杨浦区四平路1239号

国籍：CN

代理机构：上海科盛知识产权代理有限公司

代理人：杨宏泰

本文发布于:2024-09-22 19:33:52，感谢您对本站的认可！

本文链接：https://www.17tex.com/tex/2/415401.html

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