[发明专利]一种图像压缩方法、图像解码方法、智能终端及存储介质

权利要求书

1.一种图像压缩方法，其特征在于，所述图像压缩方法包括如下步骤：

获取目标图像，将所述目标图像进行编码处理，以获取多个特征图；

将多个所述特征图进行聚类量化处理，得到量化后的特征图数据；

将所述特征图数据通过概率估计网络进行概率估计和算术编码进行转化得到二进制数据，所述二进制数据为所述目标图像的图像压缩数据；

所述将多个所述特征图进行聚类量化处理，具体包括：

获取多个所述特征图；

给定聚类量化中心点C＝{c₁,c₂,...,c_L}，计算输入input_x中每个点与量化中心点的距离，将距离最近的中心点设为其量化的值，即Q(input_x_i):＝arg min_j(input_x_i-c_j)，i表示输入input_x的第i个数据，j表示量化的第j个中心，j∈[1,L]，L是聚类量化中心点的数量；

在训练时进行软量化处理，其处理方式为其中，σ是超参数；

软量化过度到硬量化并取整，

stop_gradient(Q(input_x_i)-soft_Q(input_x_i))+soft_Q(input_x_i)，指对Q(input_x_i)-soft_Q(input_x_i)的结果不进行梯度跟踪，即不对这部分进行求导，是程序代码中处理过程的数学表达方式；

stop_gradient(Q(input_x_i)-soft_Q(input_x_i))+soft_Q(input_x_i)是在前向传播时，量化的计算方式是Q(input_x_i)，在反向计算梯度时，量化的计算方式是soft_Q(input_x_i)，以保证模型在链式求导的过程中，量化处理是可导的；

取整round(x)，输出量化后的特征图数据。

2.根据权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，所述获取多个特征图，具体为：

将所述目标图像依次进行预设倍数的下采样操作、卷积操作、归一化与非线性变换以及通道分割操作，以获取四个特征图。

3.根据权利要求2所述的图像压缩方法，其特征在于，所述将所述目标图像依次进行预设倍数的下采样操作、卷积操作、归一化与非线性变换以及通道分割操作，以获取四个特征图，具体包括：

将所述目标图像依次进行预设倍数下采样操作、第一卷积操作、归一化与非线性变换以及第二卷积操作；

将经过所述第二卷积操作后的图像依次进行预设倍数下采样操作、归一化与非线性变换、第三卷积操作以及第一通道分割操作，输出第一特征图；

将经过所述第一通道分割操作后的图像依次进行预设倍数下采样操作、归一化与非线性变换、第四卷积操作以及第二通道分割操作，输出第二特征图；

将经过所述第二通道分割操作后的图像依次进行预设倍数下采样操作、归一化与非线性变换、第五卷积操作以及第三通道分割操作，输出第三特征图；

将经过所述第三通道分割操作后的图像依次进行预设倍数下采样操作、归一化与非线性变换以及第六卷积操作，输出第四特征图。

4.根据权利要求3所述的图像压缩方法，其特征在于，所述将经过所述第三通道分割操作后的图像依次进行预设倍数下采样操作、归一化与非线性变换以及第六卷积操作，输出第四特征图，之后还包括：

将所述第一特征图、所述第二特征图和所述第三特征图分别经过第一预设倍数下采样操作、第二预设倍数下采样操作和第三预设倍数下采样操作，以控制所述第一特征图、所述第二特征图和所述第三特征图的尺度与所述第四特征图相同，并与所述第四特征图在通道维度进行合并。