一种视频图像的拟态压缩方法、装置、存储介质及终端制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种视频图像的拟态压缩方法、装置、存储介质及终端，所述方法包括：获取原始视频图像；基于所述原始视频图像提取出边缘结构图像及其纹理模拟图像，基于所述纹理模拟图像提取纹理特征隐变量；对所述边缘结构图像和纹理特征隐变量进行解码，生成解码后的边缘结构图像与纹理特征隐变量；将所述解码后的边缘结构图像与纹理特征隐变量输入预先训练的条件卷积生成网络中进行融合，生成压缩重建图像。因此，采用本申请实施例，可以实现图像的拟态压缩与重建，从而提高图像分辨率。

【技术实现步骤摘要】
一种视频图像的拟态压缩方法、装置、存储介质及终端
本专利技术涉及数字信号处理领域，特别涉及一种视频图像的拟态压缩方法、装置、存储介质及终端。
技术介绍
拟态这一概念来自于生物学，主要指某些动物在进化过程中形成的，外表形状或色泽斑纹同其他生物或非生物异常相似的现象，主要是借以自我防卫，在昆虫和软体动物中最为常见，如木叶蝶形状像枯叶，竹节虫形状像竹节或树枝。数据压缩是按照特定的编码机制用比未经编码少的数据元表示信息的过程，旨在寻找一种源数据的紧凑数据表示形式。从拟态的角度出发，建立一种图像视频压缩框架，能够从原理上和方法上突破传统构建拟态压缩框架。在现有的图像压缩技术中，编解码的基本过程为，对于静止图像，以JPEG标准为例，输入一副图像进行JPEG编码，生成JPEG编码码流，而后对码流进行解码，生成解码重建图像；对于视频，以H.264为例，输入视频进行H.264编码，生成H.264编码码流，而后对码流进行H.264解码，生成解码重建视频。由于目前单幅图像超分辨率重建缺少足够的额外先验知识等不足，都较大程度限制了超分辨率重建图像的质量，从而降本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频图像的拟态压缩方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取原始视频图像；/n基于所述原始视频图像提取出边缘结构图像及其纹理模拟图像，基于所述纹理模拟图像提取纹理特征隐变量；/n对所述边缘结构图像和纹理特征隐变量进行解码，生成解码后的边缘结构图像与纹理特征隐变量；/n将所述解码后的边缘结构图像与纹理特征隐变量输入预先训练的条件卷积生成网络中进行融合，生成压缩重建图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种视频图像的拟态压缩方法，其特征在于，所述方法包括：
获取原始视频图像；
基于所述原始视频图像提取出边缘结构图像及其纹理模拟图像，基于所述纹理模拟图像提取纹理特征隐变量；
对所述边缘结构图像和纹理特征隐变量进行解码，生成解码后的边缘结构图像与纹理特征隐变量；
将所述解码后的边缘结构图像与纹理特征隐变量输入预先训练的条件卷积生成网络中进行融合，生成压缩重建图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取原始视频图像之前，还包括：
创建条件卷积生成网络；
获取选定的训练数据集；
利用所述选定的训练数据集对所述条件卷积生成网络进行自编码生成对抗网络的端到端训练，生成训练后的条件卷积生成网络。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述原始视频图像提取出边缘结构图像及其纹理模拟图像，基于所述纹理模拟图像提取纹理特征隐变量，包括：
基于深度学习与图像处理技术对所述原始视频图像进行结构提取生成边缘结构图像；
通过对所述原始视频图像对应的纹理特征隐变量进行量化熵编码实现压缩，生成解码后的纹理特征隐变量。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述边缘结构图像和纹理特征隐变量进行解码，生成解码后的边缘结构图像与纹理特征隐变量，包括：
利用下采样和编码器结合的方式对所述原始视频图像对应的边缘结构图像进行处理，生成边缘结构图像的极致压缩码流，作为解码后的边缘结构图像；
通过对所述原始视频图像对应的纹理特征隐变量进行量化熵编码实现压缩，生成解码后的纹理特征隐变量。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述原始视频图像提取出所述原始视频图像对应的边缘结构图像和纹理特征隐变量，包括：
将所述原始视频图像分解成若干信息层...

【专利技术属性】
技术研发人员：马思伟，贾川民，赵政辉，常建慧，王苫社，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：北京;11