【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于视频图像编解码，具体涉及一种基于神经网络图像块分类的屏幕图像压缩方法及系统。
技术介绍
1、近年来计算机和信息技术高速发展，成为人们生活不可或缺的一部分。云电脑、远程会议、远程协助等也进入人们生活中，得到极大普及。这类场景所传输的图像往往是计算机屏幕内容的图像，也称为屏幕图像。受限于网络带宽以及传输速度等，屏幕图像如果以原图进行传输，会对网络造成极大压力，接收速度也慢，需要采用合适的压缩算法对图像进行压缩。
2、压缩方式分为有损压缩和无损压缩。jpeg是常用的图像有损压缩算法，利用了人眼对色彩和图像细节敏感度低，采用采样、离散余弦变换、量化等方法将高频信息舍弃，保留低频信息，以丢弃了图像中人眼不敏感信息为代价从而实现了很高的压缩率。而以png，qoi为代表的无损压缩方法在压缩过程中不会丢失任何数据，保留了图像的细节，解压后的图片与原图完全相同，但压缩率不高，压缩后的体积比无损压缩要大的多。
3、图像可以大致划分为两类：自然图像和非自然图像。自然图像为颜色、细节、纹理丰富等接近生活摄影，视频类的图像；...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络图像块分类的屏幕图像压缩方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络图像块分类的屏幕图像压缩方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于神经网络图像块分类的屏幕图像压缩方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于神经网络图像块分类的屏幕图像压缩方法，其特征在于，所述S3具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于神经网络图像块分类的屏幕图像压缩方法，其特征在于，所述S4具体包括：
6.一种基于神经网络图像块分类的屏幕图像压缩系统，其
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络图像块分类的屏幕图像压缩方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络图像块分类的屏幕图像压缩方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于神经网络图像块分类的屏幕图像压缩方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于神经网络图像块分类的屏幕图像压缩方法，其特征在于，所述s3具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于神经网络图像块分类的屏幕图像压缩方法，其特征在于，所述s4具体包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：林佳钦，陈曦，朱磊，蔡宇轩，游德光，张天阳，焦妍，
申请(专利权)人：天翼云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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