[发明专利]基于神经网络的图像编码方法、系统、终端及存储介质

说明书

本发明实施例涉及图像编码领域，公开了一种基于神经网络的图像编码方法、系统、终端及介质。包括：通过多个图像内容信息及图像内容信息对应的编码数据训练神经网络；基于训练的神经网络分析待编码图像，获取待编码图像的图像内容信息对应的编码数据；将获取的编码数据作为待编码图像编码后的图像数据。这样进行编码得到的编码后的图像数据与图像内容信息相对应，对图像内容信息并无压缩等导致图像内容信息丢失的操作，通过图像数据即可准确的了解图像中的图像内容信息，即完整的保存了图像的内容信息，有效的避免了编码造成的图像内容信息的损失。

技术领域

本发明实施例涉及图像编码领域，特别涉及一种基于神经网络的图像编码方法、系统、终端及存储介质。

背景技术

图像编码技术是一种在满足一定质量要求的情况下，采用较少比特数来表示图像或图像中所包含信息的技术。现有的图像编码技术基本分为哈夫曼编码、预测编码、变换编码和方块编码等。哈夫曼编码对图像数据进行扫描，计算各种像素出现的概率，按概率大小指定出该图像的哈夫曼编码表；预测编码通过对像素灰度值求差，实现对图像数据的压缩；变换编码通过将原来在空域描述的图像信号变换到正交空间去编码，实现对图像编码比特率的压缩；方块编码将图像分为NxN的子像块，选用适当的亮度来近似代表块内像素原亮度，属于静态图像编码的一种。

然而发明人发现相关技术中至少存在如下问题：传统的图像编码技术通常是采用诸如概率、压缩、信息变换等数学方法对图像进行编码，这些编码方式易造成原图像中包含的内容信息丢失的情况。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种基于神经网络的图像编码方法、系统、终端及介质，在编码后完整的保存了图像的内容信息，有效避免了编码造成的图像内容信息损失。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种基于神经网络的图像编码方法，包括：预先通过多个图像内容信息及图像内容信息对应的编码数据训练神经网络；基于训练的神经网络分析待编码图像，获取待编码图像的图像内容信息对应的编码数据；将获取的编码数据作为待编码图像编码后的图像数据。

本发明的实施方式还提供了一种基于神经网络的图像编码系统，包括：训练模块，图像内容信息分析模块，获取模块，图像编码模块；训练模块用于通过多个图像内容信息及图像内容信息对应的编码数据训练神经网络；图像内容信息分析模块用于基于神经网络算法分析待编码图像；获取模块用于根据分析模块的分析结果，获取待编码图像的图像内容信息对应的编码数据；图像编码模块用于将获取的编码数据作为待编码图像编码后的图像数据。

本发明的实施方式还提供了一种电子终端，其特征在于，包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述电子终端执行上述基于神经网络的图像编码方法。

本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述基于神经网络的图像编码方法。

本发明实施方式相对于现有技术而言，预先通过多个图像内容信息及图像内容信息对应的编码数据训练神经网络，基于所训练的神经网络分析编码图像，从而获取待编码图像的图像内容信息对应的编码数据，将获取的编码数据作为待编码图像编码后的图像数据。这样进行编码得到的编码后的图像数据与图像内容信息相对应，对图像内容信息并无压缩等导致图像内容信息丢失的操作，通过图像数据即可准确的了解图像中的图像内容信息，即完整的保存了图像的内容信息，有效的避免了编码造成的图像内容信息的损失。