[发明专利]图像传输方法、训练方法、电子设备及可读存储介质

说明书

本申请公开一种图像传输方法、训练方法、对抗网络模型、训练装置、电子设备及非易失性计算机可读存储介质。图像传输方法包括通过编码模块对待传输图像进行编码，以得到待传输数据；通过发送端发送待传输数据到接收端；及通过解码模块对待传输数据进行解码，以还原待传输数据为接收图像。本申请实施方式的图像传输方法、训练方法、对抗网络模型、训练装置、电子设备及非易失性计算机可读存储介质，由于对抗网络模型为预先训练得到的模型，其编码过程和解码过程为对抗网络模型的相应功能，其传输过程中实际传输的是待传输数据，在无法获取实现编码、解码功能的具体代码情况下，难以对待传输数据进行破解，从而提高对待传输图像加密的安全性。

技术领域

本申请涉及图像传输技术领域，更具体而言，涉及一种图像传输方法、对抗网络模型的训练方法、对抗网络模型、对抗网络模型的训练装置、电子设备及非易失性计算机可读存储介质。

背景技术

图像，为一种人类认知和表达世界的媒介，随着多媒体技术的迅速发展和网络带宽限制的放松，越来越多的数字图像在网络上传输，但因图像数据量巨大，为减少存储空间、提高传输效率，需对图像进行压缩处理。进一步地，由于图像传输时易被截获、篡改。因此，对图像压缩的同时，有必要对图像进行加密处理。

发明内容

本申请实施方式提供一种图像传输方法、对抗网络模型的训练方法、对抗网络模型、对抗网络模型的训练装置、电子设备及非易失性计算机可读存储介质。

本申请实施方式的图像传输方法应用于预设的对抗网络模型，所述对抗网络模型包括编码模块和解码模块，所述编码模块部署在发送端，所述解码模块部署在接收端，所述图像传输方法包括通过所述编码模块对待传输图像进行编码，以得到待传输数据；通过所述发送端发送所述待传输数据到所述接收端；及通过所述解码模块对所述待传输数据进行解码，以还原所述待传输数据为接收图像。

本申请实施方式的对抗网络模型的训练方法，所述对抗网络模型包括生成器和辨别器，所述生成器包括编码模块和解码模块，所述训练方法包括输入预设的训练图像到所述生成器，以输出目标图像，其中，所述编码模块对所述训练图像进行编码得到编码数据，及所述解码模块对所述编码数据进行解码得到所述目标图像；输入所述训练图像和所述目标图像到所述辨别器，以输出辨别结果；基于预设的损失函数和所述辨别结果，计算损失值；及根据所述损失值调整所述对抗网络模型的参数，以训练所述对抗网络模型至收敛，收敛后的所述对抗网络模型的所述生成器基于原始图像输出的生成图像和所述原始图像的信噪比大于预设阈值。

本申请实施方式的对抗网络模型包括编码模块和解码模块。所述编码模块部署在发送端，所述编码模块用于对待传输图像进行编码，以得到待传输数据。所述解码模块部署在接收端，所述接收端能够接收到所述待传输数据，所述解码模块用于对所述待传输数据进行解码，以还原所述待传输数据为接收图像。

本申请实施方式的对抗网络模型的训练装置，所述对抗网络模型包括生成器和辨别器，所述生成器包括编码模块和解码模块。所述训练装置包括第一生成模块、辨别模块、第一计算模块和第一训练模块。第一生成模块用于输入预设的训练图像到所述生成器，以输出目标图像，其中，所述编码模块对所述训练图像进行编码得到编码数据，及所述解码模块对所述编码数据进行解码得到所述目标图像。辨别模块用于输入所述训练图像和所述目标图像到所述辨别器，以输出辨别结果。第一计算模块用于基于预设的损失函数和所述辨别结果，计算损失值。及第一训练模块用于根据所述损失值调整所述对抗网络模型的参数，以训练所述对抗网络模型至收敛，收敛后的所述对抗网络模型的所述生成器基于原始图像输出的生成图像和所述原始图像的信噪比大于预设阈值。

本申请实施方式的电子设备包括处理器。处理器用于执行上述图像传输方法，或者执行上述训练方法。