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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利一种基于深度学习的图像压缩方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115484459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211080617.X，技术领域涉及：H04N19/147；该发明授权一种基于深度学习的图像压缩方法及装置是由王岩设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的图像压缩方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的图像压缩方法及装置。该方法包括：确定待处理的图像数据；将所述图像数据输入到预先嵌入融合注意力模块的图像编解码模型进行图像编解码处理，获得图像编解码模型输出的压缩后的目标图像；所述融合注意力模块为融合通道注意力机制和窗口注意力机制的处理模块；所述图像编解码模型为基于样本图像及样本图像对应的图像处理结果进行训练得到的深度学习模型。本发明提供的基于深度学习的图像压缩方法，能够更好的利用通道相关性信息以及窗口与移位窗口的信息进行图像压缩，提高了深度学习图像压缩的率失真性能，有效改善了图像压缩效果，压缩率更高。

本发明授权一种基于深度学习的图像压缩方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的图像压缩方法，其特征在于，包括：确定待处理的图像数据；将所述图像数据输入到预先嵌入融合注意力模块的图像编解码模型进行图像编解码处理，获得所述图像编解码模型输出的压缩后的目标图像；其中，所述融合注意力模块为融合通道注意力机制和窗口注意力机制的处理模块；所述图像编解码模型为基于样本图像以及所述样本图像对应的图像处理结果进行训练得到的深度学习模型；在将所述待处理图像输入到预先嵌入融合注意力模块的图像编解码模型进行图像编解码处理之前，还包括：确定初始的图像编解码模型；所述初始的图像编解码模型包括图像编码网络和图像解码网络；其中，所述图像编码网络用于对输入的图像数据进行编码处理得到图像数据的潜在表示；所述图像解码网络用于对获取的算数解码后的潜在表示进行处理得到图像重建特征；将所述融合注意力模块分别嵌入到所述图像编码网络和所述图像解码网络中相应的目标位置，获得待训练的第一图像编解码模型；其中，所述融合注意力模块包括用于获得窗口注意力特征图的通道注意力模块以及用于获得通道注意力权重的窗口注意力模块；获得样本图像；所述样本图像包括训练集中的样本图像和测试集中的样品图像；基于所述训练集中的样本图像对所述第一图像编解码模型进行训练，并基于所述测试集中的样品图像对训练后的所述第一图像编解码模型进行效果验证，得到相应的预先嵌入融合注意力模块的图像编解码模型。

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