图像压缩方法、图像解压缩方法及装置制造方法及图纸

本公开提供了一种图像压缩方法、图像解压缩方法及装置，其中，图像压缩方法包括：获取目标图像，并对目标图像进行特征提取，得到包含多个通道的第一特征图；对第一特征图的通道进行分组处理，得到多个第二特征图；对第二特征图进行空间上下文特征提取，确定第二特征图对应的第一空间冗余特征；以及对第二特征图进行通道上下文特征提取，确定第二特征图对应的第一通道冗余特征；基于各第二特征图对应的第一空间冗余特征和第一通道冗余特征，确定各第二特征图分别对应的压缩信息；根据各第二特征图分别对应的压缩信息，确定目标图像对应的第一压缩数据，以及基于第一特征图进行深度压缩处理，确定目标图像对应的第二压缩数据。确定目标图像对应的第二压缩数据。确定目标图像对应的第二压缩数据。

【技术实现步骤摘要】
图像压缩方法、图像解压缩方法及装置


[0001]本公开涉及图像处理
，具体而言，涉及一种图像压缩方法、图像解压缩方法及装置。

技术介绍

[0002]图像压缩是指以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术，也称为图像编码。图像数据之所以能被压缩，是因为数据中存在着冗余。图像数据的冗余表现为图像中相邻像素点间的相关性引起的空间冗余等，图像压缩的目标就是通过去除这些冗余来减少表示图像数据时所需的比特数。由于图像数据量的庞大，在存储、传输、处理时较为困难，因此，如何进行图像压缩成为了该领域内亟待解决的问题。

技术实现思路

[0003]本公开实施例至少提供一种图像压缩方法、图像解压缩方法及装置。
[0004]第一方面，本公开实施例提供了一种图像压缩方法，包括：
[0005]获取目标图像，并对所述目标图像进行特征提取，得到包含多个通道的第一特征图；
[0006]对所述第一特征图的通道进行分组处理，得到多个第二特征图；
[0007]对所述第二特征图进行空间上下文特征提取，确定所述第二特征图对应的第一空间冗余特征；以及对所述第二特征图进行通道上下文特征提取，确定所述第二特征图对应的第一通道冗余特征；
[0008]基于各第二特征图对应的第一空间冗余特征和第一通道冗余特征，确定各所述第二特征图分别对应的压缩信息；
[0009]根据各所述第二特征图分别对应的压缩信息，确定所述目标图像对应的第一压缩数据，以及基于所述第一特征图进行深度压缩处理，确定所述目标图像对应的第二压缩数据，所述第一压缩数据和所述第二压缩数据构成所述目标图像对应的目标压缩结果。
[0010]这样，通过对进行特征提取后得到的第一特征图进行分组处理，得到多个第二特征图，并通过对所述第二特征图进行空间上下文特征提取和通道上下文特征提取，可以同时对所述第二特征图进行空间冗余压缩和通道冗余压缩，由此可以提高所述目标图像的压缩编码率；之后再基于第一空间冗余特征和第一通道冗余特征进行图像压缩，降低了目标图像对应的目标压缩结果的尺寸。
[0011]一种可能的实施方式中，在得到所述第一特征图之后，所述方法还包括：
[0012]对所述第一特征图进行量化处理；
[0013]所述对所述第一特征图的通道进行分组处理，得到多个第二特征图，包括：
[0014]基于预设的多个目标通道个数对经过量化处理的所述第一特征图的通道进行分组处理，得到多个预设分组，每个预设分组的通道值构成一个第二特征图；其中，各第二特征图所包含的通道个数不完全相同。
[0015]这样，通过多个目标通道个数对所述第一特征图进行非均匀分组，可以使得分组处理后的各第二特征图中包含的目标图像的语义信息相近，从而提高所述目标图像的编码压缩率；另一方面，相较于对所述第一特征图进行均匀分组，需要更少的分组数，从而可以提高后续分组运算时的计算速度，从而提高对所述目标图像的压缩效率。
[0016]一种可能的实施方式中，所述对所述第二特征图进行空间上下文特征提取，确定所述第二特征图对应的第一空间冗余特征，包括：
[0017]针对任一所述第二特征图，基于空间上下文模型依次确定该第二特征图的各通道分别对应的第一空间冗余特征；该第二特征图的各通道分别对应的第一空间冗余特征构成该第二特征图对应的第一空间冗余特征。
[0018]一种可能的实施方式中，所述方法还包括根据以下方法确定第二特征图的各通道对应的第一空间冗余特征：
[0019]针对任一第二特征图的任一通道，将该通道之前的通道的通道值输入至所述空间上下文模型，确定该通道对应的第一空间冗余特征；
[0020]任一第二特征图的第一个通道对应的第一空间冗余特征为空。
[0021]这样，通过将该通道之前的通道的通道值输入至空间上下文模型，可以确定该通道与之前各通道的空间冗余，从而能够更好的进行图像压缩，提高图像的编码压缩率。
[0022]一种可能的实施方式中，所述对所述第二特征图进行通道上下文特征提取，确定所述第二特征图对应的第一通道冗余特征，包括：
[0023]针对第N+1个第二特征图，将前N个第二特征图输入至通道自回归模型，确定第N+1个第二特征图对应的第一通道冗余特征；其中，N为正整数，第一个第二特征图的第一通道冗余特征为空，第N+1个第二特征图的通道在所述第一特征图中的通道编号大于前N个第二特征图的通道编号。
[0024]这样，通过将该第二特征图之前的第二特征图输入至通道自回归模型，可以确定该第二特征图与之前各第二特征图的通道冗余，从而能够更好的进行图像压缩，提高图像的编码压缩率。
[0025]一种可能的实施方式中，所述基于各第二特征图对应的第一空间冗余特征和第一通道冗余特征，确定各所述第二特征图分别对应的压缩信息，包括：
[0026]确定与所述目标图像对应的编码概率特征；
[0027]针对任一第二特征图，基于该第二特征图对应的第一空间冗余特征、第一通道冗余特征以及所述编码概率特征，确定该第二特征图对应的压缩信息。
[0028]这样，由于所述编码概率特征能够辅助所述目标图像进行熵编码，因此通过将所述编码概率特征添加至所述目标图像对应的压缩信息中，可以进一步的提高所述目标图像的编码压缩率。
[0029]一种可能的实施方式中，所述确定与所述目标图像对应的编码概率特征，包括：
[0030]基于先验编码器对所述第一特征图进行编码处理，得到所述目标图像对应的第三特征图；
[0031]对所述第三特征图进行量化处理，并基于先验解码器对量化处理后的所述第三特征图进行解码处理，得到所述编码概率特征。
[0032]一种可能的实施方式中，所述基于所述第一特征图进行深度压缩处理，确定所述
目标图像对应的第二压缩数据，包括：
[0033]在基于所述第一特征图得到量化处理后的第三特征图后，将量化处理后的第三特征图输入至第一熵编码模型，得到所述第一熵编码模型输出的第二压缩数据。
[0034]这样，通过将量化处理后的第三特征图输入至熵编码模型，得到第二压缩数据，使得在图像解压缩过程中可以通过对所述第二压缩数据进行解压缩处理，得到用于辅助图像解压缩的编码概率特征。
[0035]一种可能的实施方式中，所述针对任一第二特征图，基于该第二特征图对应的第一空间冗余特征、第一通道冗余特征以及所述编码概率特征，确定该第二特征图对应的压缩信息，包括：
[0036]对所述第一空间冗余特征、第一通道冗余特征以及编码概率特征进行拼接处理，得到拼接处理后的目标张量；
[0037]基于参数生成网络对所述目标张量进行特征提取，生成该第二特征图对应的压缩信息。
[0038]这样，通过对所述第一空间冗余特征、第一通道冗余特征以及编码概率特征进行拼接处理，并基于参数生成网络对拼接处理后得到的目标张量进行特征提取，使得得到的第二特征图对应的压缩信息中包含了目标图像在多个维度下的压缩信息，从而本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像压缩方法，其特征在于，包括：获取目标图像，并对所述目标图像进行特征提取，得到包含多个通道的第一特征图；对所述第一特征图的通道进行分组处理，得到多个第二特征图；对所述第二特征图进行空间上下文特征提取，确定所述第二特征图对应的第一空间冗余特征；以及对所述第二特征图进行通道上下文特征提取，确定所述第二特征图对应的第一通道冗余特征；基于各第二特征图对应的第一空间冗余特征和第一通道冗余特征，确定各所述第二特征图分别对应的压缩信息；根据各所述第二特征图分别对应的压缩信息，确定所述目标图像对应的第一压缩数据，以及基于所述第一特征图进行深度压缩处理，确定所述目标图像对应的第二压缩数据，所述第一压缩数据和所述第二压缩数据构成所述目标图像对应的目标压缩结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到所述第一特征图之后，所述方法还包括：对所述第一特征图进行量化处理；所述对所述第一特征图的通道进行分组处理，得到多个第二特征图，包括：基于预设的多个目标通道个数对经过量化处理的所述第一特征图的通道进行分组处理，得到多个预设分组，每个预设分组的通道值构成一个第二特征图；其中，各第二特征图所包含的通道个数不完全相同。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述第二特征图进行空间上下文特征提取，确定所述第二特征图对应的第一空间冗余特征，包括：针对任一所述第二特征图，基于空间上下文模型依次确定该第二特征图的各通道分别对应的第一空间冗余特征；该第二特征图的各通道分别对应的第一空间冗余特征构成该第二特征图对应的第一空间冗余特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括根据以下方法确定第二特征图的各通道对应的第一空间冗余特征：针对任一第二特征图的任一通道，将该通道之前的通道的通道值输入至所述空间上下文模型，确定该通道对应的第一空间冗余特征；任一第二特征图的第一个通道对应的第一空间冗余特征为空。5.根据权利要求1～4任一所述的方法，其特征在于，所述对所述第二特征图进行通道上下文特征提取，确定所述第二特征图对应的第一通道冗余特征，包括：针对第N+1个第二特征图，将前N个第二特征图输入至通道自回归模型，确定第N+1个第二特征图对应的第一通道冗余特征；其中，N为正整数，第一个第二特征图的第一通道冗余特征为空，第N+1个第二特征图的通道在所述第一特征图中的通道编号大于前N个第二特征图的通道编号。6.根据权利要求1～5任一所述的方法，其特征在于，所述基于各第二特征图对应的第一空间冗余特征和第一通道冗余特征，确定各所述第二特征图分别对应的压缩信息，包括：确定与所述目标图像对应的编码概率特征；针对任一第二特征图，基于该第二特征图对应的第一空间冗余特征、第一通道冗余特征以及所述编码概率特征，确定该第二特征图对应的压缩信息。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定与所述目标图像对应的编码概率特征，包括：基于先验编码器对所述第一特征图进行编码处理，得到所述目标图像对应的第三特征图；对所述第三特征图进行量化处理，并基于先验解码器对量化处理后的所述第三特征图进行解码处理，得到所述编码概率特征。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一特征图进行深度压缩处理，确定所述目标图像对应的第二压缩数据，包括：在基于所述第一特征图得到量化处理后的第三特征图后，将量化处理后的第三特征图输入至第一熵编码模型，得到所述第一熵编码模型输出的第二压缩数据。9.根据权利要求6～8任一所述的方法，其特征在于，所述针对任一第二特征图，基于该第二特征图对应的第一空间冗余特征、第一通道冗余特征以及所述编码概率特征，确定该第二特征图对应的压缩信息，包括：对所述第一空间冗余特征、第一通道冗余特征以及编码概率特征进行拼接处理，得到拼接处理后的目标张量；基于参数生成网络对所述目标张量进行特征提取，生成该第二特征图对应的压缩信息。10.根据权利要求1～9任一所述的方法，其特征在于，所述根据各所述第二特征图分别对应的压缩信息，确定所述目标图像对应的第一压缩数据，包括：将所述第一特征图和各第二特征图分别对应的压缩信息输出至第二熵编码模型，得到所述第二熵编码模型输出的第一压缩数据。11.一种图像解压缩方法，其特征在于，包括：获取基于权...

【专利技术属性】
技术研发人员：何岱岚，杨孜名，王岩，秦红伟，
申请(专利权)人：北京市商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：