基于深度学习CNN的图像压缩编码技术研究

• 作者: 吴莹莹 彭亚雄 陆安江
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 图像压缩 卷积神经网络 量化 熵编码
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 18-23
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2020.12.005

摘要

随着信息通信技术的发展以及智能数码设备的普及,为了可以更便捷获取高清海量的图片信息,在存储空间有限的情况下,信号和图像需要进行压缩后传输以减少所占用的存储空间.而深度学习在图像处理领域方面是现今研究的热点,本文旨在以卷积神经网络在图像压缩编码应用中减小传输数据的规模,实现图像信息的高效传输,对图像特征提取,量化,熵编码以及图像质量评价标准等方面进行现状分析与研究.