一种基于生成对抗网络的图像压缩方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202110625449.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113422965A | 公开（公告）日 | 2021-09-21 |
| 申请公布号 | CN113422965A | 申请公布日 | 2021-09-21 |
| 分类号 | H04N19/625（2014.01）I;H04N19/124（2014.01）I;H04N19/91（2014.01）I | 分类 | 电通信技术; |
| 发明人 | 黄震坤;徐洋;尹海滨 | 申请（专利权）人 | 核芯互联科技（青岛）有限公司 |
| 代理机构 | 北京众泽信达知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 张艳萍 |
| 地址 | 266400山东省青岛市崂山区科苑委一路1号D2楼2701 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于生成对抗网络的图像压缩方法及装置。其中，该方法包括：获取原始图像数据；将所述原始图像数据通过生成对抗网络进行DCT变换，得到图像变换结果；根据所述图像变换结果进行8*8的量化表进行插值，得到插值量化表；采用所述插值量化表对所述图像变换结果进行量化和熵编码，得到目标图像数据。本发明解决了完全基于深度学习的图像压缩算法，不仅压缩耗费的时间长，对于解码而言也需要调用深度学习模型进行解码。但是运行深度学习的方案进行解码，需要在高性能GPU上，或者专用芯片上，否则会非常慢的技术问题。 |
