一种粗粒度上下文熵编码方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110521800.8
IPC分类号：H04N19/13;H04N19/176;H04N19/50
申请日期：
2021-05-13
申请人：
北京大学

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引证文献

著录项信息

专利名称	一种粗粒度上下文熵编码方法
申请号	CN202110521800.8	申请日期	2021-05-13
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-03	公开/公告号	CN113347422A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04N19/13 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04N 图像通信，如电视 H04N19/00 用于数字视频信号编码，解码，压缩或解压缩的方法或装置〔2014.01〕 H04N19/10的附注：分入本组时，每个涉及到自适应编码的方面都应当尽可能的分类到H04N 19/102，H04N 19/134，H04N 19/169和H04N 19/189小组〔2014.01〕 H04N19/102 其特征在于由一个元素，参数或选择影响或通过自适应编码控制〔2014.01〕 H04N19/13 自适应熵编码，例如自适应可变长度编码〔AVLC〕或上下文自适应二进制运算〔CABAC〕编码〔2014.01〕	IPC分类号	H;0;4;N;1;9;/;1;3;;;H;0;4;N;1;9;/;1;7;6;;;H;0;4;N;1;9;/;5;0查看分类表>
申请人	北京大学	申请人地址	北京市海淀区颐和园路5号北京大学变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京大学	当前权利人	北京大学
发明人	刘家瑛;王德昭;胡越予;郭宗明
代理机构	北京君尚知识产权代理有限公司	代理人	司立彬

摘要

本发明公开了一种粗粒度上下文熵编码方法。本方法为：1)从图像数据集中选取一原始图像并送入神经网络的编码器中进行编码；2)对编码后的张量进行划分；将每一子张量视为一待编码块；3)熵编码网络对每一待编码块进行上下文熵编码，获得待编码块的上下文信息；4)将每一上下文信息送入概率预测网络中，获得对应待编码块所有元素的概率分布参数；5)根据概率分布参数计算张量信息熵；将张量送入解码器，得到解码重建图像并计算失真项损失函数的损失值；6)根据步骤5)所得结果计算率失真损失函数的损失值并反向传播到神经网络各层；7)重复步骤1)‑6)直到神经网络收敛；8)将目标图像送入训练后的神经网络得到目标图像的编码。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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