专利汇可以提供一种利用深度语义分割技术的图像压缩方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及图像压缩技术领域,具体提供了一种利用深度语义分割技术的图像压缩方法。与 现有技术 相比,本发明的利用深度语义分割技术的图像压缩方法,主要分为编码过程和解码过程;在编码过程中利用GAN网络进行训练,输出生成模型和判别模型;在解码过程中语义分割图利用解压工具进行解压,还原成原语义分割图;将原语义分割图作为输入,放入到之前生成的生成模型和判别模型中,产出生成一个仿原输入图像的近似图像。该方法可以大大提升图像压缩的速度、压缩率,并可以使压缩后图像降低失真率,优化压缩流程,具有良好的推广价值。,下面是一种利用深度语义分割技术的图像压缩方法专利的具体信息内容。
1.一种利用深度语义分割技术的图像压缩方法,其特征在于,主要分为以下步骤;
(一)、编码过程
S101、输入图像的语义分割图,由深度学习网络提取并进行无损编码的作为比特流的基础层;
S102、经过语义分割网络进行训练后,比特流转换成语义分割图像;
S103、将语义分割图像利用传统图像的压缩工具进行无损压缩,产出压缩中间文件;
S104、把语义分割图作为输入,利用GAN网络进行训练,输出生成模型和判别模型;
(二)、解码过程
S201、语义分割图利用解压工具进行解压,还原成原语义分割图;
S202、将原语义分割图作为输入,放入到之前生成的生成模型和判别模型中,产出生成一个仿原输入图像的近似图像。
2.根据权利要求1所述的一种利用深度语义分割技术的图像压缩方法,其特征在于,在所述编码过程中压缩工具和解码过程中的解压工具都使用FLIF工具。
3.根据权利要求2所述的一种利用深度语义分割技术的图像压缩方法,其特征在于,在编码过程中使用SegNet语义分割网络作为深度学习网络,SegNet采用训练完成的PSPNet,原输入图像标位X,经过PSPNet进行操作输出后的语义分割图标为S。
4.根据权利要求3所述的一种利用深度语义分割技术的图像压缩方法,其特征在于,在解码过程中,在解码器端,语义分割图被解码以供FineNet深度学习网络来获取输入图像的近似估计,所述近似估计图就是原图像压缩后又经历解压过程的最终输出。
5.根据权利要求4所述的一种利用深度语义分割技术的图像压缩方法,其特征在于,所述FineNet网络结构的定义为:
c64,d128,d256,d512,9×r512,u256,u128,u64,c3,tanh;
其中,CK:是7×7的卷积层,步幅1,采用实例规范化和ReLU激活函数;dK:卷积层,步幅是
1,采用实例规范化和ReLU激活函数;rK:包含反射填充和两个3×3卷积层的残差区块,采用实例规范化;uK:3×3分数阶卷积层,步幅是1/2采用实例规范化和ReLU激活函数。
注:K指滤波器的个数,对应网络结构的下角标。
6.根据权利要求3所述的一种利用深度语义分割技术的图像压缩方法,其特征在于,原始图像x∈Rh×w×w,语义分割图s∈Zh×w;
x与x’之间的误差使用多种不同的损失评价标准,包括L1范数损失、LVGG和GAN网络损失;
L1范数损失为:L1=2λ||x-x′|
对于预训练好的VGG网络,具备m层,每个Mj个元素用于构造LVGG网络的感知损失:
为了从中区分出真实的训练图像X和重建图像X,鉴别器D的目标函数是最小化Dd:
对于所有重建和感知的生成损失被定义为:
最终目标函数是最小化混合损失函数:
L=LD+LG
7.根据权利要求1所述的一种利用深度语义分割技术的图像压缩方法,其特征在于,对编码过程中提出的生成模型和判别进行对抗训练,采用鉴别器D1,D1用来运作原始规模,用于指导生成器合成图像中的精细细节,D1的架构为:
C64,C128,C256,C512
Ck表示具有k个滤波器和步幅为2的4×4的卷积层,采用实例规范化和ReLU激活函数,并在最后一层后使用带一个滤波器的鉴别器。
8.根据权利要求7所述的一种利用深度语义分割技术的图像压缩方法,其特征在于,使用图像数据集来对所提出的模型进行训练,将所有图片重新缩放至一定的像素;
需测试图像不需要调整大小,模型在测试时可以使用任意大小;设置L1和LVGG的权重λ=
10。
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