[发明专利]图像压缩方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明提供一种图像压缩方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：给定一个图像生成网络和一个低行列数的二维多通道的随机数组，基于待压缩图像以及随机数组，对初始图像生成网络进行迭代训练，使生成网络产生的图像与目标图像逼近，最终确定图像生成网络的网络参数；将图像生成网络的网络参数以及随机数组作为待压缩图像的压缩信息表示。本发明基于待压缩图像以及随机数组，对初始图像生成网络进行迭代训练，从而使得训练得到的图像生成网络能够输出逼近待压缩图像的生成图像，并以图像生成网络的网络参数和随机数组作为待压缩图像的压缩信息表示，不仅使得待压缩图像能够以较大压缩程度进行压缩，并且能够保证图像的还原精度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像压缩方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

图像压缩是经典图像处理应用。传统图像压缩方法通常是在编码时将图像数据本身或数据在变换域的系数压缩保存，解码时根据系数利用反变换解压还原图像。

例如，传统的有损图像压缩方法是将图像(如JPEG或JPEG2000格式图像)去除部分色值信息，变换到频域或小波域，再去除部分变换域系数并改进编码方式，从而实现整体的压缩。该方法依赖于大量图像与人类视觉特征的先验知识与实验，涉及参数的预先训练和调优。同时，图像还原后的精度损失与压缩程度相关，即若要减小还原损失，则需要降低压缩程度，导致图像保存数据量大；若要减小图像保存数据量，则需要提高压缩程度，导致还原损失增大。

发明内容

本发明提供一种图像压缩方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中图像压缩依赖于先验知识且在图像压缩程度过高时图像还原损失较大的缺陷。

本发明提供一种图像压缩方法，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；

基于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；

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。

根据本发明提供的一种图像压缩方法，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。

根据本发明提供的一种图像压缩方法，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。

根据本发明提供的一种图像压缩方法，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；