【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体为基于频率偏置的图像压缩与补偿协同方法及装置。
技术介绍
1、在日常生活中，高质量图像的获取、传输与保存已经成为多媒体应用的核心需求之一，无论是在线会议、远程医疗，还是移动社交和智能监控，图像数据的体积始终是传输效率的瓶颈所在，为了提升传输速率、降低存储成本，人们对图像压缩技术的性能要求日益提升，尤其在压缩与还原过程中对图像细节质量的把控显得尤为关键。
2、当前较为主流的图像压缩技术，如基于dct变换的jpeg系列算法，普遍采用频域变换配合统一量化方案，对图像的整体频率信息进行压缩，这类方法结构简单，压缩效率较高，能够较好保留图像的大致轮廓及主要内容，尤其在低频信息处理方面具有较强表现，适用于日常图片存储、网页图像加载等场景，此外，也有部分方法引入了基础的深度学习模型，尝试利用神经网络对图像进行还原处理，取得了一定的清晰度提升和重构效率优化效果。
3、但这些方法也存在一些技术盲点，其一，现有方案普遍将高频信息作为次要处理目标，压缩时舍弃过多细节，导致还原后图像边缘模糊，细节涣散；其二，...
【技术保护点】
1.基于频率偏置的图像压缩与补偿协同方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于频率偏置的图像压缩与补偿协同方法，其特征在于，所述频域变换包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于频率偏置的图像压缩与补偿协同方法，其特征在于，所述频域图像的频率分量不再显式划分为低频与高频区域，而是采用如下自适应策略对所有频率分量进行量化表更新：
4.根据权利要求1所述的基于频率偏置的图像压缩与补偿协同方法，其特征在于，所述高频压缩处理依赖于更新后的量化表进行统一的自适应量化，而非对高频分量单独计算量化步长；
5.根据...
【技术特征摘要】
1.基于频率偏置的图像压缩与补偿协同方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于频率偏置的图像压缩与补偿协同方法，其特征在于，所述频域变换包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于频率偏置的图像压缩与补偿协同方法，其特征在于，所述频域图像的频率分量不再显式划分为低频与高频区域，而是采用如下自适应策略对所有频率分量进行量化表更新：
4.根据权利要求1所述的基于频率偏置的图像压缩与补偿协同方法，其特征在于，所述高频压缩处理依赖于更新后的量化表进行统一的自适应量化，而非对高频分量单独计算量化步长；
5.根据权利要求4所述的基于频率偏置的图像压缩与补偿协同方法，其特征在于，所述高频信息的压缩处理还包括频率偏置补...
【专利技术属性】
技术研发人员：范益波，郑淇，刘家明，荆明娥，
申请(专利权)人：上海芯开技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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