基于上下文聚類變換的端到端圖像壓縮方法

摘要： 針對(duì)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）變換的端到端圖像壓縮方法存在圖像局部相似特征交互不足的問題，本研究提出一種基于上下文聚類變換的端到端圖像壓縮方法。首先，上下文聚類的變換網(wǎng)絡(luò)將圖像轉(zhuǎn)化為含有坐標(biāo)的特征點(diǎn)，并將特征點(diǎn)分成幾簇；然后，通過對(duì)每一簇內(nèi)特征點(diǎn)進(jìn)行聚合和再分配的方式學(xué)習(xí)圖像特征；最后，引入量化器、超先驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)和基于空間... （共9頁(yè)）