[发明专利]图像压缩方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像压缩方法，其特征在于，包括：

确定待压缩图像，并给定一个初始图像生成网络和一个低行列数的多通道二维随机数组；所述随机数组的行列数小于所述待压缩图像的分辨率；

基于所述待压缩图像以及所述随机数组，对所述初始图像生成网络进行迭代训练，得到图像生成网络，并确定所述图像生成网络的网络参数；所述网络参数的数量小于所述待压缩图像的像素个数；

将所述图像生成网络的网络参数以及所述随机数组作为所述待压缩图像的压缩信息表示。

2.根据权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，还包括：

以分辨率相同的多个子图像对所述待压缩图像进行分割，所述多个子图像的分辨率给定，所述多个子图像所合成的区域大于或等于所述待压缩图像；其中，当所述多个子图像所合成的区域大于所述待压缩图像时，对所述多个子图像所合成的区域中未包含所述待压缩图像的部分进行随机填充。

3.根据权利要求2所述的图像压缩方法，其特征在于，所述基于所述待压缩图像以及所述随机数组，对所述初始图像生成网络进行迭代训练，包括：

将所述多个子图像中每一个子图像所对应的随机数组输入至所述初始图像生成网络，得到所述初始图像生成网络输出的所述随机数组对应的生成子图像；

基于每一个所述子图像以及所述对应的生成子图像，对所述初始图像生成网络进行迭代训练，以得到每一个所述子图像所对应的图像生成网络，并确定所述图像生成网络的网络参数。

4.根据权利要求3所述的图像压缩方法，其特征在于，所述将所述多个子图像中每一个子图像所对应的随机数组输入至所述初始图像生成网络，得到所述初始图像生成网络输出的所述随机数组对应的生成子图像，包括：

将每一个所述子图像所对应的随机数组输入至所述初始图像生成网络所包含的至少一个上采样层中的第一个上采样层，由所述至少一个上采样层对所述随机数组进行逐级上采样，依次得到至少一个更高行列数的多通道二维采样随机数组，所述至少一个采样随机数组中的最后一个采样随机数组的行列数与对应子图像的分辨率相同；

将所述最后一个采样随机数组输入至所述初始图像生成网络的图像转换层，得到所述图像转换层输出的所述随机数组对应的生成子图像。

5.根据权利要求4所述的图像压缩方法，其特征在于，所述初始图像生成网络还包括位于每一个所述上采样层之后的自定义网络层。

6.根据权利要求3所述的图像压缩方法，其特征在于，在确定所述图像生成网络的网络参数，之后还包括：

以所述图像生成网络的网络参数更新所述初始图像生成网络的网络参数后，将所述随机数组输入至所述初始图像生成网络，得到所述初始图像生成网络输出的解压子图像；

对各解压子图像进行合并，得到所述待压缩图像。

7.根据权利要求1至6任一项所述的图像压缩方法，其特征在于，所述初始图像生成网络的网络参数包括固定网络参数和训练网络参数，所述固定网络参数是预先设置的；

所述对所述初始图像生成网络进行迭代训练，包括：

仅对所述初始图像生成网络的所述训练网络参数进行迭代训练。

8.根据权利要求1至6任一项所述的图像压缩方法，其特征在于，所述随机数组包括多个子数组；

所述基于所述待压缩图像以及所述随机数组，对所述初始图像生成网络进行迭代训练，得到图像生成网络，包括：

基于所述待压缩图像以及所述随机数组中的各子数组，分别对所述初始图像生成网络进行迭代训练，得到各子数组对应的图像生成子网络，并确定各图像生成子网络的损失函数值；

将迭代后最小损失函数值对应的图像生成子网络作为所述图像生成网络。