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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：公开一种基于球面测度表示和深度学习的球面图像压缩方法及装置，能够解决传统球面压缩方法效率低的问题，同时考虑局部窗口感受野的扩大和局部及非局部相关性的捕捉，提高熵模型的准确性。方法包括：1通过基于球面测度的球面图像重采样来均匀采样球面图像；2构建球面图像学习的基本组件；3集成球面卷积和自注意力的球面transformer，基于球面熵模型的码率建模；其中步骤2包括：2.1获取球面块；2.2进行球面卷积；2.3在基于学习的平面图像压缩中，下采样通过步幅大于2的卷积实现；在图像解码过程中，通过上采样来增加图像的分辨率以进行重建；2.4建立球面transformer模型。
主权项：1.基于球面测度表示和深度学习的球面图像压缩方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：1通过基于球面测度的球面图像重采样来均匀采样球面图像；2构建球面图像学习的基本组件；3集成球面卷积和自注意力的球面transformer，基于球面熵模型的码率建模；其中步骤2包括以下分步骤：2.1获取球面块，球面块的大小是4n，其中n是小于划分级别的整数；2.2进行球面卷积，设计一个十二邻域的球面卷积核来进行邻域扩展，这个球面卷积核的大小为3×3，中间三角区域表示卷积核的中心，而其它三角表示邻域，每个小三角形对应一个可学习的权重；2.3在基于学习的平面图像压缩中，下采样通过步幅大于2的卷积实现；在图像解码过程中，通过上采样来增加图像的分辨率以进行重建；2.4采用基于SMSIR的球面表示方法，SMSIR的四叉树结构由具有连续索引值的有序根树索引描述，利用这种索引值的连续性，任何级别子树的叶节点按照索引值升序排列形成一个序列，而transformer在序列嵌入建模方面表现出色，为了缓解transformer的复杂性并保持球面结构的层次性，使用球面子树作为窗口来限制transformer在树结构窗口内的计算，建立球面transformer模型。
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百度查询： 北京工业大学 基于球面测度表示和深度学习的球面图像压缩方法及装置
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