清華大學朱軍獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉清華大學申請的專利基于全整數流模型的圖像壓縮方法、裝置及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115174926B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210764873.4，技術領域涉及：H04N19/42；該發明授權基于全整數流模型的圖像壓縮方法、裝置及存儲介質是由朱軍;陳鍵飛;王思宇設計研發完成，并于2022-06-29向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于全整數流模型的圖像壓縮方法、裝置及存儲介質在說明書摘要公布了：本文公開一種基于全整數流模型的圖像壓縮方法，包括：利用訓練圖片數據集訓練全整數流模型；通過訓練好的全整數流模型對輸入的目標圖片的數據進行計算得到所述目標圖片的表征向量和所述表征向量的概率分布；根據所述目標圖片的表征向量及其概率分布進行熵編碼得到壓縮編碼比特串；其中，所述全整數流模型包括多個串聯的整數流層，任意一個整數流層將所述整數流層的輸入向量和輸出向量建模為整數向量。本文的圖像壓縮方法能夠提高圖片無損壓縮的速度。
本發明授權基于全整數流模型的圖像壓縮方法、裝置及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于全整數流模型的圖像壓縮方法，包括： 利用訓練圖片數據集訓練全整數流模型； 通過訓練好的全整數流模型對輸入的目標圖片的數據進行計算得到所述目標圖片的表征向量和所述表征向量的概率分布； 根據所述目標圖片的表征向量及其概率分布進行熵編碼得到壓縮編碼比特串； 其中，所述全整數流模型包括依次串聯的M個整數流層，任意一個整數流層將所述整數流層的輸入向量和輸出向量建模為整數向量；前M-1個整數流層包括M-1個第一整數流層，最后一個整數流層包括一個第二整數流層；M為大于1的整數；所述第一整數流層包括依次串聯的尺寸壓縮變換層、N1組級聯的通道置換耦合變換層和劃分層；所述通道置換耦合變換層包括串聯的通道置換變換層和耦合變換層；所述第二整數流層包括依次串聯的尺寸壓縮變換層、N2組級聯的通道置換耦合變換層和概率分布層；所述通道置換耦合變換層包括串聯的通道置換變換層和耦合變換層；N1和N2為整數。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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