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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利可变码率图像压缩方法、系统、装置、终端及存储介质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：CN115988215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211605816.8，技术领域涉及：H04N19/42；该发明授权可变码率图像压缩方法、系统、装置、终端及存储介质是由戴文睿;李劭辉;李成林;邹君妮;熊红凯设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本可变码率图像压缩方法、系统、装置、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种可变码率图像压缩方法、系统、装置、终端及存储介质，包括：待编码图像通过第一分解变换神经网络获得初始特征图；通过死区量化器对初始特征图量化获得量化特征图；利用熵模型对量化特征图及超先验信息进行熵编码获得压缩码流；对压缩码流进行熵解码，利用熵模型恢复量化的超先验信息及量化特征图；反量化量化特征图获得重构特征图；将重构特征图通过第一合成变换神经网络获得重构图像；根据目标码率或目标失真，对编码过程中的量化以及反量化的参数进行调整，使压缩码流的码率接近目标码率，或使重构图像的失真接近目标失真。本发明提供准确的码率控制方案，使压缩码流码率更好地适配动态网络带宽变化，具有极强的实际应用价值。

本发明授权可变码率图像压缩方法、系统、装置、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种可变码率图像压缩方法，其特征在于，包括： 正向映射：将待编码图像通过第一分解变换神经网络，得到图像的初始特征图； 量化：通过死区量化器对所述初始特征图进行量化，得到图像的量化特征图； 熵编码：利用熵模型对所述量化特征图及熵模型中所涉及的量化的超先验信息进行熵编码，得到压缩码流； 熵解码：对所述压缩码流进行熵解码，并利用熵模型依次恢复量化的超先验信息及量化特征图； 反量化：对所述恢复的量化特征图进行反量化，得到图像的重构特征图； 反向映射：将所述重构特征图通过第一合成变换神经网络，得到重构图像； 码率控制：根据目标码率或目标失真，对编码过程中的量化以及反量化的参数进行调整，使所述压缩码流的码率接近目标码率，或使所述重构图像的失真接近目标失真； 所述码率控制，包括： 码率计算：输入待编码图像的尺寸与压缩码流的比特数S，压缩码流的码率计算为； 失真计算：记待编码图像为尺寸为重构图像为，重构失真为； 量化步长-码率建模：通过对初始特征图实施三次不同量化步长的量化、熵编码与码率计算，得到三组量化步长与压缩码流的码率，拟合量化步长-码率模型 ， 其中，为量化步长，为码率，、与为三个待拟合参数； 量化步长-失真建模：通过对初始特征图实施多次不同量化步长的量化、反量化、反向映射与失真计算，得到多组量化步长与重构图像的失真，拟合量化步长-失真模型 ， 其中，为量化步长，为码率，、与为三个待拟合参数； 量化步长决策：给定目标码率或目标失真，通过所述量化步长-码率模型或所述量化步长-失真模型推断出相应的量化步长或。

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