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摘要：本发明提供一种类器官培养图像压缩方法及其系统，涉及图像压缩技术领域，包括利用特征提取模型对输入的类器官培养图像进行特征提取，并对提取的第一特征图中每个特征图块进行第一自适应量化，得到第二特征图；利用小波变换算法对第二特征图进行频域转换，并对频域转换后的系数进行第二自适应量化，得到量化系数及第二量化步长；将量化系数聚类为一组码本向量，并分配码本索引；对所有码本向量的码本索引进行熵编码，并优化码字分配，生成熵编码后的码字；对所有的熵编码后的码字进行整合，生成类器官培养图像的压缩文件，本发明通过结合深度学习、小波变换和矢量量化，实现了对类器官培养图像的高效压缩，同时保持了图像的关键信息。

主权项：1.一种类器官培养图像压缩方法，其特征在于，所述压缩方法包括以下步骤：利用预训练的特征提取模型对输入的所述类器官培养图像进行特征提取，并对提取的第一特征图中每个特征图块进行第一自适应量化，得到第二特征图；利用小波变换算法对所述第二特征图进行频域转换，并对频域转换后的系数进行第二自适应量化，得到量化系数及对应的第二量化步长；将所述量化系数聚类为一组码本向量，同时为每个码本向量分配唯一的码本索引；对所有码本向量的码本索引进行熵编码，并优化码字分配，生成熵编码后的码字；其中，所述对所有码本向量的码本索引进行熵编码，并优化码字分配，生成熵编码后的码字，包括：对所有码本向量的码本索引进行初步熵编码，形成初步编码后的码字；计算第一量化步长和第二量化步长的平均值，得到平均量化步长；基于所述平均量化步长，动态调整熵编码过程中的码字分配策略，其中，在所述码字分配策略中，所述平均量化步长与所述码字分配的冗余度呈负相关；根据调整后的码字分配策略，对初步编码后的码字进行优化处理，生成最终的熵编码后的码字；对所有的熵编码后的码字进行整合，生成所述类器官培养图像的压缩文件，其中，所述压缩文件包括码本向量和对应的码字；其中，所述对所有的熵编码后的码字进行整合，生成所述类器官培养图像的压缩文件，其中，所述压缩文件包括码本向量和对应的码字，包括：将熵编码后的码字按照本身在所述类器官培养图像中的空间位置进行排序；将排序后的熵编码的码字与对应的码本向量进行关联，形成包含码本向量及对应码字的数据集；采用压缩算法对所述数据集进行压缩处理，将压缩处理后的数据集封装为标准的文件格式，以生成所述类器官培养图像的压缩文件。

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权利要求：

百度查询： 中国医科大学附属第四医院 一种类器官培养图像压缩方法及其系统