[发明专利]基于显著性对象检测模型的图像压缩方法有效
| 申请号： | 201810135190.6 | 申请日： | 2018-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN108259909B | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 余春艳;徐小丹;杨素琼;陈立;王秀 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | H04N19/42 | 分类号： | H04N19/42;H04N19/543 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于显著性对象检测的图像压缩方法。首先，在显著性对象检测模型中，采用去卷积注意力残差模块来增加上下文信息，以提高检测精度。然后，采用贪婪非极大值抑制方法从许多显著性对象候选检测框中消除冗余的检测框，找到最佳的显著性对象位置。最后，利用基于小波变换的图像压缩标准对显著性的区域与背景采取不同的压缩率进行压缩。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 显著 对象 检测 模型 图像 压缩 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于显著性对象检测的图像压缩方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：使用有去卷积注意力残差模块的显著性对象检测模型获取候选检测框；步骤S2：采用贪婪非极大值抑制方法对从所述候选检测框，进行冗余检测框的消除；步骤S3：然后根据检测到的显著性对象根据置信度值减少压缩比例对图像进行压缩。
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