[发明专利]一种基于深度学习的生成式遥感图像压缩方法有效
| 申请号： | 202010404524.2 | 申请日： | 2020-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN111683250B | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 种衍文;翟亮;潘少明 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | H04N19/42 | 分类号： | H04N19/42;H04N19/44;H04N19/124;H04N19/147;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明技术方案提供了一种基于深度学习的生成式遥感图像压缩方法。本发明采用Pytorch深度学习框架训练，以“自编码器(AutoEncoder)+生成对抗模型(GAN)”为范式，网络模型主要分为编码器、预量化和量化模块、解码器(生成器)和判别器共三个部分。本发明适用于任意光谱维度的同源遥感图像进行压缩处理，适用于低带宽、低码率条件下遥感图像压缩传输，并且具有优异的图像重建能力，本框架针对深度神经网络的规模和运行速度也进行了优化，便于面向物联网设备的部署和推广。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 生成 遥感 图像 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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