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龙图腾网恭喜上海双深信息技术有限公司申请的专利显著性区域图像编解码方法、系统、设备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：CN116095321B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202310069456.2，技术领域涉及：H04N19/124；该发明授权显著性区域图像编解码方法、系统、设备及存储介质是由袁庆祝;武祥吉;陈也达;冯溢设计研发完成，并于2023-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本显著性区域图像编解码方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种显著性区域图像编解码方法、系统、设备及存储介质，将图像压缩技术与图像显著性区域检测技术进行了融合，显著性区域检测所需要的特征提取网络可以与编码网络共用，即从特征层面对图像进行显著性检测，因此，既简化了显著性分析的算力要求，又提升了检测的准确性；而且，对任意结构的端到端图像编解码网络都有效，还可以使得端到端的图像压缩技术对人眼的感官能有更好的提升。

本发明授权显著性区域图像编解码方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种显著性区域图像编解码方法，其特征在于，包括：搭建端到端的图像编解码网络，图像编解码网络包括：编码网络、量化模块、显著性检测模块、超先验概率模型与解码网络；网络训练：将原始图像输入至编码网络，编码网络输出的特征分别进入量化模块、超先验概率模型与显著性检测模块；通过显著性检测模块得到显著性检测结果，通过量化模块结合显著性检测结果对编码网络输出的特征进行量化，获得的量化特征输入至解码网络，获得重构图像；同时，通过超先验概率模型结合编码网络输出的特征获得概率估计参数，并对量化特征进行码率估计，获得码率估计结果；利用码率估计结果、重构图像与显著性检测结果构建总损失函数对所述图像编解码网络进行训练；网络测试：待编码图像输入至训练后的图像编解码网络，经编码网络与显著性检测模块得到显著性检测结果，称为掩码；通过超先验概率模型结合编码网络输出的特征获得概率估计参数，并利用概率估计参数对量化模块输出的量化特征进行算术编码，获得编码码流；通过超先验概率模型对编码码流进行超先验解码与算术解码，获得掩码与量化特征，再结合解码网络，得到重构图像。

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