[發明專利]一種基于神經網絡的圖片存儲方法、介質及裝置

在審

• 申請號: 202010950871.5
• 申請日: 2020-09-11
• 公開（公告）號: CN112015932A
• 公開（公告）日: 2020-12-01
• 發明（設計）人: 陳海波;趙昕
• 申請（專利權）人: 深蘭科技（上海）有限公司
• 主分類號: G06F16/51
• 分類號: G06F16/51;G06F16/583;G06N3/04;G06N3/08;H04N19/132;H04N19/426
• 代理公司: 常州佰業騰飛專利代理事務所(普通合伙) 32231
• 代理人: 滕詣迪

本發明公開了一種基于神經網絡的圖片存儲方法、介質及裝置。包括構建圖像數據庫；構建神經網絡結構，包括輸入圖像、編碼器網絡、編碼、解碼器網絡和圖像輸出；編碼器網絡，輸入為RGB的圖像，輸出的編碼為浮點數；解碼器網絡，解碼器的輸入編碼的維數與編碼器網絡輸出維數相同，解碼器網絡結構的隱藏層與編碼器網絡的隱藏層個數相同；解碼器網絡的反卷積層個數與所述的編碼器網絡的卷積層相同，編碼器網絡和解碼器網絡都包含一個全連接層編碼器網絡卷積層的卷積核和解碼器網絡反卷積層的卷積核大小、卷積核深度通道數、卷積步長分別相等，RGB的圖像輸出通道個數與編碼器網絡輸入通道個數相同。本發明方法可以存儲高質量真實照片。

技術領域

本發明涉及圖像處理與人工智能領域，尤其是涉及一種基于神經網絡的圖片存儲方法、介質及裝置。

背景技術

現有的圖像存儲方法有兩種方式：位圖存儲(Bitmap)和矢量存儲(Vector)。

位圖圖像，常用的圖片存儲方式都是位圖圖像。位圖圖像又稱作點陣圖像、位映射圖像，它是由一系列像素組成的可識別的圖像。如果把一幅位圖圖像看成一個數字矩形，則矩形中的任一元素(即像素)對應于圖像中的一個點，而相應的值對應于該點的顏色或者灰度。位圖圖像與分辨率有關，任何一幅位圖圖像都含有有限的像素。圖像分辨率取決于顯示圖像的大小。顯示圖像小時，像素就少.增加了分辨率；顯示圖像大時，像素就變多，則降低了分辨率。當一幅圖像顯示得很大時，就可以看到鋸齒狀的邊緣和塊狀結構的過渡，就像一幅馬賽克圖像。如果想要邊緣光滑，就必須增加圖像中的像素數目。

特性：

(1)位圖圖像是由固定數目像素組成的任何圖像，無論它有多少色彩。所以.處理內容復雜的圖像或者希望得到真實照片那樣的圖像，則采用位圖圖像最合適。

(2)位圖圖像的品質與圖像分辨率有關。所以，應根據不同的圖像品質需要，設置不同的圖像分辨率，才能經濟快捷地進行圖像處理。當圖像需要高質量的輸出或者保存，希望得到清晰的圖像，則提高圖像分辨率。當然這樣的話由于產生的圖像文件增大，它所需要的存儲空間也大，處理圖像的時間也較長。對于小尺寸的圖像，只在屏幕上顯示作品(如多媒體圖像)，圖像分辨率可以設置低一點。最好反復實踐，根據需要設置合適的圖像分辨率。

矢量圖像，用于各類設計的圖多采用矢量圖像。矢量圖形不是直接描述圖像數據的每一個點.而是描述產生這些點的過程以及方法，通過數學方程來對圖形的邊線和內部填充描述以建立圖形。矢量圖形的關鍵是計算機用數學方程來描述物體。矢量圖形是由各個矢量對象組成，它是用數學原理將各種矢量對象組合而成的圖形，以一組指令的形式存在。這些指令描述依附圖形中所包臺的直線、圓、弧線等對象的各種屬性，也可以使用更為復雜的形式表示圖像中曲面、光照、材質等效果。圖形中的每一個對象都是一個獨立的實體，都獨立的定義了各自的色彩、形狀、輪廓、尺寸以及位置等屬性。

特性：

(1)由于矢量圖形把線段、形狀及文本定義為數學方程，因此矢量圖形與分辨率無關，對圖形的更為細致、真實。它可以將圖形的尺寸任意改變而不會導致失真和降低圖形的質量。這是矢量圖形一個非常有用的特點。

(2)由于矢量圖形與分辨率無關，因此矢量圖形可以自動適應輸出設備的最大分辨率。以打印機作為輸出設備時，打印機把矢量圖形的數學方程變成打印機的像素，無論打印的圖形有多大，圖形看上去都十分均勻清晰。

(3)由于矢量圖形是以數學方法描述的圖形，它并不存儲圖形的每一點，而只存儲圖形內容的輪廓部分，因此不含有位圖圖像的矢量圖形的存儲空間較位圖圖像的存儲空間要小得多。

(4)在矢量圖形中，文件大小取決于圖形中所包含對象的數量和復雜程度，因此矢量圖形文件大小與輸出圖形的大小幾乎沒有關系，這一點與位圖圖像正好相反。

(5)在矢量圖形中可以只編輯其中某個對象而不影響圖形中的其他對象。矢量圖形中的對象可以互相覆蓋而不會互相影響。