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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利图像压缩差错检测方法及抗差错的图像压缩方法、系统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：CN117036755B 。

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：202310937298.8，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权图像压缩差错检测方法及抗差错的图像压缩方法、系统是由戴文睿;李劭辉;李成林;邹君妮;熊红凯设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像压缩差错检测方法及抗差错的图像压缩方法、系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种图像压缩差错检测方法，包括：获取训练图像数据集；采用图像压缩模型提取所述训练图像的第一隐特征表示，所述第一隐特征表示是用于图像压缩的多通道隐特征表示；对所述第一隐特征表示进行处理，得到用于检测图像压缩差错的稳定性度量区域；提取测试图像的第一隐特征表示，将所述测试图像的第一隐特征表示与所述稳定性度量区域进行比较，得到图像压缩差错检测结果。在此图像压缩差错检测方法基础上，对应提供一种抗差错的图像压缩方法、系统。本发明可高效地检测基于神经网络的图像压缩产生的质量差错和损坏，高效地实现稳定的连续图像压缩，适用实际的图像通信场景。

本发明授权图像压缩差错检测方法及抗差错的图像压缩方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种图像压缩差错检测方法，其特征在于，包括： 获取训练图像数据集； 采用图像压缩模型提取所述训练图像的第一隐特征表示，所述第一隐特征表示是用于图像压缩的多通道隐特征表示； 对所述第一隐特征表示进行处理，得到用于检测图像压缩差错的稳定性度量区域； 提取测试图像的第一隐特征表示，将所述测试图像的第一隐特征表示与所述稳定性度量区域进行比较，得到图像压缩差错检测结果； 所述稳定性度量区域为所述第一隐特征表示的每个通道的容许区域，所述容许区域是任意自然图像通过所述图像压缩模型获得的多通道隐特征表示的数值范围；或者， 所述稳定性度量区域为所述第一隐特征表示的每个通道的范围内区域，所述范围内区域是所述训练图像通过所述图像压缩模型获得的多通道隐特征表示的数值范围； 所述容许区域，通过以下方法得到： 对第一隐特征表示的每个通道重复以下步骤： 随机生成设定大小的RGB三通道图像，输入所述图像压缩模型的编码器，所述三通道图像中的每一个像素值均从正态分布中采样得到，并通过归一化使数值在0至1范围内； 以最小化隐表示元素值为目标，通过梯度下降更新输入的三通道图像，最小化编码器输出隐表示遍历过程中的任一通道的元素值作为所述容许区域的下界； 以最大化隐表示元素值为目标，通过梯度上升更新输入的三通道图像，最大化编码器输出隐表示遍历过程中的任一通道的元素值作为所述容许区域的上界； 所述容许区域的上界、所述容许区域的下界组成的区间范围即为所述容许区域。

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