[發(fā)明專利]一種圖像傳輸方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811074339.0
• 申請日: 2018-09-14
• 公開（公告）號: CN109089010A
• 公開（公告）日: 2018-12-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 熊寬
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市友杰智新科技有限公司
• 主分類號: H04N1/00
• 分類號: H04N1/00;H04N1/40
• 代理公司: 深圳市深科信知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44422
• 代理人: 彭光榮

1.一種圖像傳輸方法，其特征在于，包括：

獲取待傳輸?shù)膱D像，并將所述圖像發(fā)送至處理器；

對所述圖像進(jìn)行正向處理，提取特征值參數(shù)；

將所述特征值參數(shù)傳輸至服務(wù)器；

對所述特征值參數(shù)進(jìn)行逆向處理，還原得到所述圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種圖像傳輸方法，其特征在于，所述對所述圖像進(jìn)行正向處理，提取特征值參數(shù)之前還包括：

對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲取每一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的權(quán)值和還原參數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種圖像傳輸方法，其特征在于，所述對所述圖像進(jìn)行正向處理，提取特征值參數(shù)包括：

通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)模型對所述圖像進(jìn)行正向處理；

通過所述每一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的權(quán)值提取所述圖像的特征值參數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種圖像傳輸方法，其特征在于，所述對所述特征值參數(shù)進(jìn)行逆向處理，還原得到所述圖像具體為：

通過每一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的還原參數(shù)對所述特征值參數(shù)進(jìn)行逆向處理，還原得到所述圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種圖像傳輸方法，其特征在于，所述將所述特征值參數(shù)傳輸至服務(wù)器具體為：

通過無線網(wǎng)絡(luò)將所述特征值參數(shù)傳輸至服務(wù)器。

6.一種圖像傳輸裝置，其特征在于，包括：

圖像獲取模塊，用于獲取待傳輸?shù)膱D像，并將所述圖像發(fā)送至處理器；

正向處理模塊，用于對所述圖像進(jìn)行正向處理，提取特征值參數(shù)；

傳輸模塊，用于將所述特征值參數(shù)傳輸至服務(wù)器；

還原模塊，用于對所述特征值參數(shù)進(jìn)行逆向處理，還原得到所述圖像。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種圖像傳輸裝置，其特征在于，還包括：

訓(xùn)練模塊，用于對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲取每一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的權(quán)值和還原參數(shù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種圖像傳輸裝置，其特征在于，所述正向處理模塊包括：

學(xué)習(xí)單元，用于通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)模型對所述圖像進(jìn)行正向處理；

提取單元，用于通過所述每一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的權(quán)值提取所述圖像的特征值參數(shù)。

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種圖像傳輸裝置，其特征在于，所述還原模塊具體為：

通過每一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的還原參數(shù)對所述特征值參數(shù)進(jìn)行逆向處理，還原得到所述圖像。

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種圖像傳輸裝置，其特征在于，所述傳輸模塊具體為：

通過無線網(wǎng)絡(luò)將所述特征值參數(shù)傳輸至服務(wù)器。