[發明專利]基于神經網絡的圖像編碼方法、系統、終端及存儲介質

在審

• 申請號: 201910164078.X
• 申請日: 2019-03-05
• 公開（公告）號: CN109874018A
• 公開（公告）日: 2019-06-11
• 發明（設計）人: 陳海波
• 申請（專利權）人: 深蘭科技（上海）有限公司
• 主分類號: H04N19/51
• 分類號: H04N19/51;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 上海晨皓知識產權代理事務所(普通合伙) 31260
• 代理人: 成麗杰

本發明實施例涉及圖像編碼領域，公開了一種基于神經網絡的圖像編碼方法、系統、終端及介質。包括：通過多個圖像內容信息及圖像內容信息對應的編碼數據訓練神經網絡；基于訓練的神經網絡分析待編碼圖像，獲取待編碼圖像的圖像內容信息對應的編碼數據；將獲取的編碼數據作為待編碼圖像編碼后的圖像數據。這樣進行編碼得到的編碼后的圖像數據與圖像內容信息相對應，對圖像內容信息并無壓縮等導致圖像內容信息丟失的操作，通過圖像數據即可準確的了解圖像中的圖像內容信息，即完整的保存了圖像的內容信息，有效的避免了編碼造成的圖像內容信息的損失。

技術領域

本發明實施例涉及圖像編碼領域，特別涉及一種基于神經網絡的圖像編碼方法、系統、終端及存儲介質。

背景技術

圖像編碼技術是一種在滿足一定質量要求的情況下，采用較少比特數來表示圖像或圖像中所包含信息的技術?，F有的圖像編碼技術基本分為哈夫曼編碼、預測編碼、變換編碼和方塊編碼等。哈夫曼編碼對圖像數據進行掃描，計算各種像素出現的概率，按概率大小指定出該圖像的哈夫曼編碼表；預測編碼通過對像素灰度值求差，實現對圖像數據的壓縮；變換編碼通過將原來在空域描述的圖像信號變換到正交空間去編碼，實現對圖像編碼比特率的壓縮；方塊編碼將圖像分為NxN的子像塊，選用適當的亮度來近似代表塊內像素原亮度，屬于靜態圖像編碼的一種。

然而發明人發現相關技術中至少存在如下問題：傳統的圖像編碼技術通常是采用諸如概率、壓縮、信息變換等數學方法對圖像進行編碼，這些編碼方式易造成原圖像中包含的內容信息丟失的情況。

發明內容

本發明實施方式的目的在于提供一種基于神經網絡的圖像編碼方法、系統、終端及介質，在編碼后完整的保存了圖像的內容信息，有效避免了編碼造成的圖像內容信息損失。

為解決上述技術問題，本發明的實施方式提供了一種基于神經網絡的圖像編碼方法，包括：預先通過多個圖像內容信息及圖像內容信息對應的編碼數據訓練神經網絡；基于訓練的神經網絡分析待編碼圖像，獲取待編碼圖像的圖像內容信息對應的編碼數據；將獲取的編碼數據作為待編碼圖像編碼后的圖像數據。

本發明的實施方式還提供了一種基于神經網絡的圖像編碼系統，包括：訓練模塊，圖像內容信息分析模塊，獲取模塊，圖像編碼模塊；訓練模塊用于通過多個圖像內容信息及圖像內容信息對應的編碼數據訓練神經網絡；圖像內容信息分析模塊用于基于神經網絡算法分析待編碼圖像；獲取模塊用于根據分析模塊的分析結果，獲取待編碼圖像的圖像內容信息對應的編碼數據；圖像編碼模塊用于將獲取的編碼數據作為待編碼圖像編碼后的圖像數據。

本發明的實施方式還提供了一種電子終端，其特征在于，包括：處理器及存儲器；所述存儲器用于存儲計算機程序；所述處理器用于執行所述存儲器存儲的計算機程序，以使所述電子終端執行上述基于神經網絡的圖像編碼方法。

本發明的實施方式還提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現上述基于神經網絡的圖像編碼方法。

本發明實施方式相對于現有技術而言，預先通過多個圖像內容信息及圖像內容信息對應的編碼數據訓練神經網絡，基于所訓練的神經網絡分析編碼圖像，從而獲取待編碼圖像的圖像內容信息對應的編碼數據，將獲取的編碼數據作為待編碼圖像編碼后的圖像數據。這樣進行編碼得到的編碼后的圖像數據與圖像內容信息相對應，對圖像內容信息并無壓縮等導致圖像內容信息丟失的操作，通過圖像數據即可準確的了解圖像中的圖像內容信息，即完整的保存了圖像的內容信息，有效的避免了編碼造成的圖像內容信息的損失。