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申请/专利权人：华南师范大学
摘要：本发明提供一种基于霍夫曼和GAN特征融合网络的图片压缩方法和系统，该方法包括：图片预处理；重点区域标注；对重点区域进行霍夫曼压缩；在重点区域图片解码后的基础上，利用已训练好的GAN模型，进行图片生成。与传统的图片压缩算法相比，本发明通过将图片中的重点区域标注出来，通过霍夫曼编码技术，针对重点区域实施高效的无损压缩，确保重要细节得以完整保留。而对于非重点区域，则不进行编码，而是借助GAN网络的强大再生能力，对非重点区域或信息稀疏区域进行合理且自然的补充，使生成的整个图片保持与原图风格、色彩及纹理的一致性，从而在保证高压缩率的同时，最大化视觉质量，达成两者间的良好平衡。
主权项：1.一种基于霍夫曼和GAN特征融合网络的图片压缩方法，其特征在于，包括如下步骤：S1图片预处理；S2重点区域标注；S3对重点区域进行霍夫曼压缩；S4在重点区域图片解码的基础上，利用已训练好的GAN模型，进行图片生成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南师范大学 一种基于霍夫曼和GAN特征融合网络的图片压缩方法和体系
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