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申请/专利权人：四川国创新视超高清视频科技有限公司
摘要：本发明提供基于深度学习的图像编码优化方法及其优化系统，属于图像处理技术领域，通过构建的高度自适应的参数调整模型，能够根据不同用户的编码习惯、图像特征的处理优先级以及实时网络状态，自动调整编码器的参数，实现编码效率与质量的双重优化，并且通过预处理步骤提取图像关键信息，以及参数自适应调整模型对编码参数的精确调配，不仅保证了高质量的图像编码效果，还能够在复杂网络环境下保持稳定的性能，其次，持续的学习与优化机制能够不断适应新的数据和环境，为用户提供更加流畅、个性化的图像编码体验，显著提升了整体编码效率和用户体验。
主权项：1.基于深度学习的图像编码优化方法，其特征在于，优化方法包括以下步骤：S1：采集历史图像编码处理数据、用户历史数据以及网络状态监测数据并进行分析，且根据分析结果训练和构建参数自适应调整模型；S2：采集图像数据，并对图像数据进行预处理，提取并获得图像处理后数据，其中，预处理具体包括颜色空间转换、图像去噪、尺寸调整以及分块处理；S3：输入图像处理后数据至参数自适应调整模型，获得参数调配结果，并根据参数调配结果确定控制调整质量与压缩比的平衡点，自动调整编码器的参数，获得参数调整后编码器；S4：通过获得的参数调整后编码器对图像处理后数据进行编码，并对编码过程进行持续记录与评估，根据评估的结果进行反馈，且通过深度学习进行持续优化。
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权利要求：
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