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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明公开了一种熵解码复杂度可控的深度图像编解码方法及系统，通过引入自回归参考关系，能在同一个模型内支持不同解码复杂度的需求，节省存储消耗，提升主流深度图像编解码框架的实用性；且引入自回归参考关系后，传输自回归参考关系的索引所占据的额外码流很小，在支持多复杂度的同时具备良好的压缩性能。
主权项：1.一种熵解码复杂度可控的深度图像编解码方法，其特征在于，包括：输入原始图像x，通过编码器变换为原始特征y，原始特征y输入至两个支路；第一支路为超先验支路，由超先验支路输出超先验特征第二支路中，先将原始特征y量化为离散表征再分别输入至熵模型与自回归模型，所述自回归模型根据用户指定的自回归参考关系以及超先验特征进行自回归概率建模，预测出离散表征的概率分布由所述熵模型结合概率分布对所述离散表征进行熵编码，以及结合相应的自回归参考关系进行熵解码；通过解码器将熵解码的表征反变换为重建图像其中，不同的自回归参考关系对应不同的复杂度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 熵解码复杂度可控的深度图像编解码方法及系统
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