[發明專利]一種圖像傳輸方法及裝置

在審

• 申請號: 201811074339.0
• 申請日: 2018-09-14
• 公開（公告）號: CN109089010A
• 公開（公告）日: 2018-12-25
• 發明（設計）人: 熊寬
• 申請（專利權）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權代理事務所(普通合伙) 44422
• 代理人: 彭光榮

本發明涉及圖像處理技術領域，公開了一種圖像傳輸方法及裝置，該方法包括：獲取待傳輸的圖像，并將所述圖像發送至處理器；對所述圖像進行正向處理，提取特征值參數；將所述特征值參數傳輸至服務器；對所述特征值參數進行逆向處理，還原得到所述圖像；通過提取待傳輸圖像的特征值進行圖像傳輸，減少了傳輸數據，提高了傳輸的速度，減少了網絡延時。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種圖像傳輸方法及裝置。

背景技術

隨著近年來網絡技術的發展，網絡圖像傳輸系統開始廣泛應用，這種系統通過網絡傳輸圖像，一般來說，如果圖像數據量是很大的話。會存在網絡延時和網絡負載導致的傳輸速度慢，圖像質量得不到保障。現有圖像傳輸技術通常先壓縮圖像信息然后通過通訊網絡傳輸到終端，會不穩定的產生網絡延時。大量的圖像數據通過網絡傳輸，導致網絡負載傳輸很慢，進而會導致圖像失真等問題。

發明內容

本發明的主要目的在于提出一種圖像傳輸方法及裝置，通過提取待傳輸圖像的特征值進行圖像傳輸，減少了傳輸數據，提高了傳輸的速度，減少了網絡延時。

為實現上述目的，本發明提供的一種圖像傳輸方法，包括：

獲取待傳輸的圖像，并將所述圖像發送至處理器；

對所述圖像進行正向處理，提取特征值參數；

將所述特征值參數傳輸至服務器；

對所述特征值參數進行逆向處理，還原得到所述圖像。

可選地，所述對所述圖像進行正向處理，提取特征值參數之前還包括：

對神經網絡進行訓練，得到訓練好的神經網絡，獲取每一層神經網絡對應的權值和還原參數。

可選地，所述對所述圖像進行正向處理，提取特征值參數包括：

通過神經網絡深度學習模型對所述圖像進行正向處理；

通過所述每一層神經網絡對應的權值提取所述圖像的特征值參數。

可選地，所述對所述特征值參數進行逆向處理，還原得到所述圖像具體為：

通過每一層神經網絡對應的還原參數對所述特征值參數進行逆向處理，還原得到所述圖像。

可選地，所述將所述特征值參數傳輸至服務器具體為：

通過無線網絡將所述特征值參數傳輸至服務器。

作為本發明的另一方面，提供的一種圖像傳輸裝置，包括：

圖像獲取模塊，用于獲取待傳輸的圖像，并將所述圖像發送至處理器；

正向處理模塊，用于對所述圖像進行正向處理，提取特征值參數；

傳輸模塊，用于將所述特征值參數傳輸至服務器；

還原模塊，用于對所述特征值參數進行逆向處理，還原得到所述圖像。

可選地，還包括：

訓練模塊，用于對神經網絡進行訓練，得到訓練好的神經網絡，獲取每一層神經網絡對應的權值和還原參數。

可選地，所述正向處理模塊包括：

學習單元，用于通過神經網絡深度學習模型對所述圖像進行正向處理；

提取單元，用于通過所述每一層神經網絡對應的權值提取所述圖像的特征值參數。

可選地，所述還原模塊具體為：

通過每一層神經網絡對應的還原參數對所述特征值參數進行逆向處理，還原得到所述圖像。