[发明专利]一种图像宽动态压缩方法、系统、电子设备及储存介质

权利要求书

1.一种图像宽动态压缩方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：获取待压缩宽动态图像；

步骤S2：将所述待压缩宽动态图像进行张量分解，生成三阶张量；

步骤S3：提取三阶张量中的第一张量子带图；

步骤S4：将所述第一张量子带图输入到预置的模型中，得到感知预测特征；

步骤S5：提取所述第一张量子带图中的亮度感知特征；

步骤S6：将所述感知预测特征和所述亮度感知特征进行融合，得到感知特征；

步骤S7：将所述感知特征输入到预置的模型中，得到待压缩宽动态图像的质量预测值；

步骤S8：根据待压缩宽动态图像的质量预测值按照预置的压缩强度计算公式计算得到待压缩宽动态图像的压缩强度；

步骤S9：根据待压缩宽动态图像的压缩强度对所述待压缩宽动态图像进行图像压缩，得到压缩图像。

2.根据权利要求1所述的一种图像宽动态压缩方法，其特征在于：步骤S4中，具体包括以下步骤：

步骤S41：将第一张量子带图等分为多个图像块；

步骤S42：分别将各个图像块输入至预置的模型中，得到多个分块感知预测特征，以作为感知预测特征。

3.根据权利要求2所述的一种图像宽动态压缩方法，其特征在于：步骤S5中，具体包括以下步骤：分别根据各个图像块的图像信息计算得到各个分块亮度感知特征，以作为亮度感知特征，其中，图像块的图像信息包括图像的亮度值和图像的总像素数。

4.根据权利要求3所述的一种图像宽动态压缩方法，其特征在于：步骤S6中，具体包括以下步骤：将各个分块感知预测特征分别与对应分块亮度感知特征进行融合，得到各个分块感知特征，以作为感知特征。

5.根据权利要求4所述的一种图像宽动态压缩方法，其特征在于：步骤S7中，具体包括以下步骤：

步骤S71：分别将各个分块感知特征输入至预置的模型中，得到多个分块的质量预测值；

步骤S72：求取并将多个分块的质量预测值的平均值作为待压缩宽动态图像的质量预测值。

6.根据权利要求1所述的一种图像宽动态压缩方法，其特征在于：步骤S8中，所述预置的压缩强度计算公式的为：，其中，为待压缩宽动态图像的压缩强度，为待压缩宽动态图像的质量预测值，为预先设定的压缩强度最大值，为预先设定的压缩强度最小值。

7.一种图像宽动态压缩系统，其特征在于：使用权利要求1-6任意一项所述图像宽动态压缩方法，所述系统包括：

图像获取模块，用于获取待压缩宽动态图像；

张量分解模块，用于将所述待压缩宽动态图像进行张量分解，生成三阶张量；

张量子带图提取模块，用于提取三阶张量中的第一张量子带图；

模型预测模块，用于将第一张量子带图输入到预置的模型中，得到感知预测特征；

亮度感知特征提取模块，用于提取第一张量子带图中的亮度感知特征；

特征融合模块，用于将所述感知预测特征和所述亮度感知特征进行融合，得到感知特征；

质量预测模块，用于将所述感知特征输入到预置的模型中，得到待压缩宽动态图像的质量预测值；

压缩强度计算模块，用于根据待压缩宽动态图像的质量预测值按照预置的压缩强度计算公式计算得到待压缩宽动态图像的压缩强度；

图像压缩模块，用于根据待压缩宽动态图像的压缩强度对所述待压缩宽动态图像进行图像压缩，得到压缩图像。