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一种基于端到端解码器矫正扩散模型的图像编解码方法 

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申请/专利权人:北京大学

摘要:本发明公开了一种基于端到端解码器矫正扩散模型的图像编解码方法,其步骤包括:1搭建一图像编解码模型,包括编码器E、熵模型、端到端解码器D及扩散模型解码器μθ;2利用训练集训练图像编解码模型;3对于一待编码的图像x0,在编码端使用训练后的编码器E将图像x0抽取为特征并离散化为码流使用图像x0计算训练后的扩散模型解码器和端到端解码器结果的线性组合因子集将码流与发送给解码端;解码端将码流输入训练后的扩散模型解码器μθ和端到端解码器D,应用对二者解码结果进行组合,在解码端得到解码图像。本发明能够达成更优秀的忠实度‑感知质量之间的平衡结果。

主权项:1.一种基于端到端解码器矫正扩散模型的图像编解码方法,其步骤包括:1搭建一图像编解码模型;所述图像编解码模型包括编码器E、熵模型、端到端解码器D及扩散模型解码器μθ;2利用训练集训练所述图像编解码模型,其方法为:在编码端,从所述训练集中随机选取一图像将该图像使用编码器E抽取特征并离散化为码流以及将码流输入熵模型估计得到码流长度在解码端,随机采样一个噪声强度t以及一个高斯噪声∈,向该图像中以强度t加入噪声∈,获得带噪图像将码流带噪图像连同噪声强度t输入扩散模型解码器μθ,输出去噪的图像然后计算图像与图像之间的重建损失Lμ;以及将码流输入端到端解码器D,输出重建的图像计算图像与图像之间的重建损失Le;根据重建损失Lμ、Le和码流长度对所述图像编解码模型进行优化;3对于一待编码的图像x0,在编码端使用训练后的编码器E将该图像x0抽取为特征并离散化为码流使用待编码的图像x0计算训练后的扩散模型解码器和端到端解码器结果的线性组合因子集将码流与线性组合因子集发送给解码端;在解码端,将码流输入训练后的扩散模型解码器μθ和端到端解码器D,应用接收的线性组合因子集对二者的解码结果进行组合,在解码端得到解码图像。

全文数据:

权利要求:

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