[发明专利]基于混合失真度量准则的编解码装置及方法

权利要求书

1.基于混合失真度量准则的编解码装置，包括：

压缩模块，用于对待压缩图像进行压缩，得到输出码流；

解压缩模块，用于对所述码流进行解压缩，得到重构图像；

混合失真度量准则变换模块，用于将所述待压缩图像与重构图像转换到失真度量准则所处的空间，得到失真度量；其中，混合失真度量准则变换模块接收待压缩图像x和重构图像作为输入，对待压缩图像x和重构图像执行变换操作H_ψ(x)和将待压缩图像x与重构图像转换到失真度量准则所处的空间中，得到特征向量s与并得到编解码装置的失真度量；

梯度传递模块，用于将上述失真度量传递给上述压缩模块和解压缩模块，以使上述压缩模块和解压缩模块的参数被更新；

所述失真度量准则包括像素保真度、感知保真度和语义保真度。

2.如权利要求1所述的编解码装置，所述失真度量为待压缩图像与重构图像在失真度量准则所处空间的特征向量之间的距离。

3.如权利要求1所述的编解码装置，所述压缩模块包括：

编码子模块，用于对待压缩图像执行编码操作得到编码输出；

量化子模块，用于对编码输出执行量化操作得到量化输出；

无损压缩子模块，用于对量化输出执行无损压缩操作得到输出码流。

4.如权利要求1所述的编解码装置，所述解压缩模块包括：

无损解压子模块，用于对码流执行无损压缩的逆操作，得到量化输出；

解码子模块，用于对量化输出执行解码操作，得到重构的图像。

5.如权利要求3所述的编解码装置，所述梯度传递模块利用梯度下降算法将失真度量逐步传递给编码子模块、量化子模块以及解码子模块，编码子模块、量化子模块和解码子模块的参数被更新。

6.如权利要求3所述的编解码装置，所述编码子模块采用区域自适应池化编码器。

7.如权利要求4所述的编解码装置，所述解码子模块采用人工神经网络解码器，其采用对抗的方式训练而成。

8.如权利要求1所述的编解码装置，所述混合失真度量准则变换模块采用人脸识别网络实现。

9.基于混合失真度量准则的编解码方法，其利用权利要求1至8任一项所述的编解码装置，包括：

步骤S1：压缩模块对待压缩图像进行压缩，得到输出码流；

步骤S2：解压缩模块对码流进行解压缩，得到重构图像；

步骤S3：混合失真度量准则变换模块将待压缩图像x与重构图像转换到失真度量准则所处的空间，得到失真度量；

步骤S4：梯度传递模块，将失真度量传递给压缩模块和解压缩模块，以使压缩模块和解压缩模块的参数被更新。