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一种基于稀疏矩阵、卷积神经网络的图片压缩方法[发明专利]

来源:华佗小知识
专利内容由知识产权出版社提供

专利名称:一种基于稀疏矩阵、卷积神经网络的图片压缩方法专利类型:发明专利

发明人:蓝科,王纯斌,王伟才,覃进学申请号:CN201710447083.2申请日:20170614公开号:CN107301668A公开日:20171027

摘要:本发明公开了一种基于稀疏矩阵、卷积神经网络的图片压缩方法,包括以下步骤:将图像转换成二维矩阵数据,利用卷积神经网络评估、优化和构建稀疏矩阵图像,再通过卷积神经网络优选压缩方案,用选取出的最优压缩方案对稀疏矩阵图像进行压缩处理,最后得到高压缩比高、失真少的压缩图像。本发明解决了现有压缩技术压缩比低、压缩后图片质量下降太多,使图像难以使用和识别的问题,并且本压缩方法能够根据图片内容进行优化,自行选择合适的图像构建和压缩方法,使图片特征提取和压缩方法具备自行优化和学习的能力。

申请人:成都四方伟业软件股份有限公司

地址:610041 四川省成都市高新区科园三路4号1栋2层

国籍:CN

代理机构:成都金英专利代理事务所(普通合伙)

代理人:袁英

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