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龍圖騰網(wǎng)獲悉寧波大學(xué);杭州申昊科技股份有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于混合先驗(yàn)嵌入的水下圖像人機(jī)共友好壓縮方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120263983B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510734944.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04N19/132；該發(fā)明授權(quán)一種基于混合先驗(yàn)嵌入的水下圖像人機(jī)共友好壓縮方法是由姜求平;吳健豪;吳海騰;楊子赫;田少華設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-04向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于混合先驗(yàn)嵌入的水下圖像人機(jī)共友好壓縮方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于混合先驗(yàn)嵌入的水下圖像人機(jī)共友好壓縮方法，包括：步驟S1，獲取多張第一原始水下圖像分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；步驟S2，獲取多張第二原始水下圖像得到高質(zhì)量外部隱式先驗(yàn)碼本；步驟S3，搭建水下圖像壓縮網(wǎng)絡(luò)對(duì)第一原始水下圖像提取得到傳輸圖，對(duì)傳輸圖和第一原始水下圖像進(jìn)行卷積下采樣、特征相加轉(zhuǎn)換、超先驗(yàn)分析，并于高質(zhì)量外部隱式先驗(yàn)碼本中查找特征圖，基于雙向交叉注意力機(jī)制對(duì)特征圖處理得到重建圖像；步驟S4，訓(xùn)練水下圖像壓縮網(wǎng)絡(luò)模型；步驟S5，測(cè)試輸出水下圖像壓縮結(jié)果。有益效果是本發(fā)明能夠高效地實(shí)現(xiàn)同時(shí)面向人機(jī)視覺(jué)任務(wù)的水下圖像壓縮，并提升重建圖像的質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)一種基于混合先驗(yàn)嵌入的水下圖像人機(jī)共友好壓縮方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于混合先驗(yàn)嵌入的水下圖像人機(jī)共友好壓縮方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1，獲取多張第一原始水下圖像并預(yù)處理劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集； 步驟S2，獲取多張第二原始水下圖像依次進(jìn)行人類(lèi)視覺(jué)初篩選和機(jī)器視覺(jué)終篩選，并利用VQ-GAN算法進(jìn)行離散表示學(xué)習(xí)和高質(zhì)量重建得到高質(zhì)量外部隱式先驗(yàn)碼本； 步驟S3，利用深度學(xué)習(xí)框架搭建水下圖像壓縮網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)所述水下圖像壓縮網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)處理后的所述第一原始水下圖像提取得到傳輸圖作為內(nèi)部物理先驗(yàn)，對(duì)所述傳輸圖和預(yù)處理后的所述第一原始水下圖像分別進(jìn)行卷積下采樣生成特征圖和特征圖，對(duì)特征圖和特征圖進(jìn)行特征相加生成特征圖，對(duì)特征圖進(jìn)行超先驗(yàn)分析得到特征圖，根據(jù)特征圖于所述高質(zhì)量外部隱式先驗(yàn)碼本中進(jìn)行最近鄰查找得到特征圖，基于雙向交叉注意力機(jī)制對(duì)特征圖和特征圖進(jìn)行卷積上采樣得到重建圖像； 步驟S4，按照步驟S3使用訓(xùn)練集對(duì)水下圖像壓縮網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到水下圖像壓縮網(wǎng)絡(luò)模型； 步驟S5，通過(guò)水下圖像壓縮網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試輸出各重建圖像作為水下圖像壓縮結(jié)果。

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