CN110880194A - 一种基于卷积神经网络的图像压缩方法 - Google Patents

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Abstract

本发明特别涉及一种基于卷积神经网络的图像压缩方法。该基于卷积神经网络的图像压缩方法，以非线性转换为基础，通过多层卷积神经网络提取图像特征，对提取特征进行量化并通过熵编码进行压缩。该基于卷积神经网络的图像压缩方法，比现有的图像压缩方法更符合生物视觉系统，不仅提高了图像压缩比例，同时还提升了图像压缩后视觉效果。

Description

一种基于卷积神经网络的图像压缩方法
技术领域
本发明涉及深度学习技术领域，特别涉及一种基于卷积神经网络的图像压缩方法。
背景技术
图像压缩是图像处理分析的一个热门领域。图像压缩是通过图像编码改变图像内容格式的过程，目标是减少图像所占用的储存空间。
随着数字化信息时代的到来和宽带移动通信技术的快速普及，移动互联网技术的应用逐渐深入到人们生活的各个方面。数字化信息的快速、有效传输将给人们的信息交流带来巨大便利，4G、5G移动通信技术的推广普及使得高清图像的实时传输在个人移动通信中的应用也越来越普遍。尽管如今网络传输速率大大提高，对于公共网络来说，实现高清图像的实时传输，仍是十分困难的事情，因此需要考虑如何在不失真的情况下更好的对图像进行压缩，以减小图像存储空间，加快图片传输速率。
传统的图像压缩操作以线型转换为基础，通过线性转换方式将数据向量转换为合适的连续值表示形式，然后对这些连续值进行量化并通过熵编码方式进行编码。
针对以上情况，本发明提出了一种基于卷积神经网络的图像压缩方法。
发明内容
本发明为了弥补现有技术的缺陷，提供了一种简单高效的基于卷积神经网络的图像压缩方法。
本发明是通过如下技术方案实现的：
一种基于卷积神经网络的图像压缩方法，其特征在于：以非线性转换为基础，通过多层卷积神经网络提取图像特征，对提取特征进行量化并通过熵编码进行压缩。
本发明基于卷积神经网络的图像压缩方法，采用ReLU函数作为激活函数实现非线性转换；通过联合上/下采样和卷积操作提升运算速度。
本发明基于卷积神经网络的图像压缩方法，对图像文件进行压缩操作可以得到压缩文件，所述压缩操作包括以下步骤：
第一步，准备待压缩图像文件，通过卷积操作提取图像特征数据；
第二步，对提取到的图像特征数据进行量化得到离散值向量；
第三步，对量化得到的离散值向量进行熵编码得到压缩文件码流数据，并将压缩文件码流数据进行保存。
所述第一步中，利用python中tensorflow_compression包下的SignalConv2D()函数实现五个卷积层，设置strides_down参数为步长；
输入图像数据连接五个卷积层，卷积核大小为(5×5)，通道数为156；同时进行下采样，步长为2；
前四层卷积层以ReLU作为激活函数，第五层卷积层不设置激活函数。
所述第二步和第三步中，利用python中tensorflow_compression包下的EntropyBottleneck()函数进行量化与熵编码。
所述第三步中，利用python中tensorflow_compression包下的PackedTensors类中的pack()函数对熵编码后的结果进行保存。
本发明基于卷积神经网络的图像压缩方法，对压缩文件进行解码操作可以得到重构图像，所述解码操作包括以下步骤：
第一步，将压缩文件码流数据进行解码得到离散值向量；
第二步，将解码得到的离散值向量进行反量化，得到特征数据；
第三步，将特征数据进行反卷积操作，即可得到重构图像。
所述第一步中，首先利用python中tensorflow_compression包下的PackedTensors类中的unpack()函数读取保存的压缩文件码流数据。
所述第二步中，利用python中tensorflow_compression包下的SignalConv2D()函数实现五个反卷积层，设置strides_up参数为步长；
对卷积后数据连接三个反卷积重制图片，卷积核大小为(5×5)，前四层反卷积层通道数为156，第五层通道数为3；同时进行上采样，步长为2；
前四层反卷积层以ReLU作为激活函数，第五层卷积层不设置激活函数。
本发明基于卷积神经网络的图像压缩方法，采用MES(均方根误差)作为损失函数对网络参数进行优化。
本发明的有益效果是：该基于卷积神经网络的图像压缩方法，比现有的图像压缩方法更符合生物视觉系统，不仅提高了图像压缩比例，同时还提升了图像压缩后视觉效果。
附图说明
附图1为本发明基于卷积神经网络的图像压缩方法示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好的理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚，完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
该基于卷积神经网络的图像压缩方法，以非线性转换为基础，通过多层卷积神经网络提取图像特征，对提取特征进行量化并通过熵编码进行压缩。
该基于卷积神经网络的图像压缩方法，采用ReLU函数作为激活函数实现非线性转换；通过联合上/下采样和卷积操作提升运算速度。
所述ReLU函数(Rectified Linear Unit，线性整流函数)，又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激活函数(activation function)，通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。
相比于传统的神经网络激活函数，诸如逻辑函数(Logistic sigmoid)和tanh等双曲函数，ReLU函数有着以下几方面的优势：
第一、仿生物学原理：相关大脑方面的研究表明生物神经元的信息编码通常是比较分散及稀疏的。通常情况下，大脑中在同一时间大概只有1％-4％的神经元处于活跃状态。使用线性修正以及正则化(regularization)可以对机器神经网络中神经元的活跃度(即输出为正值)进行调试；相比之下，逻辑函数在输入为0时达到1/2，即已经是半饱和的稳定状态，不够符合实际生物学对模拟神经网络的期望。不过需要指出的是，一般情况下，在一个使用修正线性单元(即线性整流)的神经网络中大概有50％的神经元处于激活态。
第二、更加有效率的梯度下降以及反向传播：避免了梯度爆炸和梯度消失问题
第三、简化计算过程：没有了其他复杂激活函数中诸如指数函数的影响；同时活跃度的分散性使得神经网络整体计算成本下降。
该基于卷积神经网络的图像压缩方法，对图像文件进行压缩操作可以得到压缩文件，所述压缩操作包括以下步骤：
第一步，准备待压缩图像文件，通过卷积操作提取图像特征数据；
第二步，对提取到的图像特征数据进行量化得到离散值向量；
第三步，对量化得到的离散值向量进行熵编码得到压缩文件码流数据，并将压缩文件码流数据进行保存。
Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
所述第一步中，利用python中tensorflow_compression包下的SignalConv2D()函数实现五个卷积层，设置strides_down参数为步长；
输入图像数据连接五个卷积层，卷积核大小为(5×5)，通道数为156；同时进行下采样，步长为2；
前四层卷积层以ReLU作为激活函数，第五层卷积层不设置激活函数。
所述第二步和第三步中，利用python中tensorflow_compression包下的EntropyBottleneck()函数进行量化与熵编码。
所述第三步中，利用python中tensorflow_compression包下的PackedTensors类中的pack()函数对熵编码后的结果进行保存。
该基于卷积神经网络的图像压缩方法，对压缩文件进行解码操作可以得到重构图像，所述解码操作包括以下步骤：
第一步，将压缩文件码流数据进行解码得到离散值向量；
第二步，将解码得到的离散值向量进行反量化，得到特征数据；
第三步，将特征数据进行反卷积操作，即可得到重构图像。
所述第一步中，首先利用python中tensorflow_compression包下的PackedTensors类中的unpack()函数读取保存的压缩文件码流数据。
所述第二步中，利用python中tensorflow_compression包下的SignalConv2D()函数实现五个反卷积层，设置strides_up参数为步长；
对卷积后数据连接三个反卷积重制图片，卷积核大小为(5×5)，前四层反卷积层通道数为156，第五层通道数为3；同时进行上采样，步长为2；
前四层反卷积层以ReLU作为激活函数，第五层卷积层不设置激活函数。
该基于卷积神经网络的图像压缩方法，采用MES(均方根误差)作为损失函数对网络参数进行优化。
该基于卷积神经网络的图像压缩方法，比现有的图像压缩方法更符合生物视觉系统，不仅提高了图像压缩比例，同时还提升了图像压缩后视觉效果。
以上对本发明实例中的一种基于卷积神经网络的图像压缩方法进行了详细的介绍。本部分采用具体实例对发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实例仅用于帮助理解本发明的核心思想，在不脱离本发明原理的情况下，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

Claims (10)

1.一种基于卷积神经网络的图像压缩方法，其特征在于：以非线性转换为基础，通过多层卷积神经网络提取图像特征，对提取特征进行量化并通过熵编码进行压缩。
2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的图像压缩方法，其特征在于：采用ReLU函数作为激活函数实现非线性转换；通过联合上/下采样和卷积操作提升运算速度。
3.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的图像压缩方法，其特征在于：对图像文件进行压缩操作可以得到压缩文件，所述压缩操作包括以下步骤：
第一步，准备待压缩图像文件，通过卷积操作提取图像特征数据；
第二步，对提取到的图像特征数据进行量化得到离散值向量；
第三步，对量化得到的离散值向量进行熵编码得到压缩文件码流数据，并将压缩文件码流数据进行保存。
4.根据权利要求3所述的基于卷积神经网络的图像压缩方法，其特征在于：所述第一步中，利用python中tensorflow_compression包下的SignalConv2D()函数实现五个卷积层，设置strides_down参数为步长；
输入图像数据连接五个卷积层，卷积核大小为5×5，通道数为156；同时进行下采样，步长为2；
前四层卷积层以ReLU作为激活函数，第五层卷积层不设置激活函数。
5.根据权利要求3所述的基于卷积神经网络的图像压缩方法，其特征在于：所述第二步和第三步中，利用python中tensorflow_compression包下的EntropyBottleneck()函数进行量化与熵编码。
6.根据权利要求3所述的基于卷积神经网络的图像压缩方法，其特征在于：所述第三步中，利用python中tensorflow_compression包下的PackedTensors类中的pack()函数对熵编码后的结果进行保存。
7.根据权利要求2或3所述的基于卷积神经网络的图像压缩方法，其特征在于：对压缩文件进行解码操作可以得到重构图像，所述解码操作包括以下步骤：
第一步，将压缩文件码流数据进行解码得到离散值向量；
第二步，将解码得到的离散值向量进行反量化，得到特征数据；
第三步，将特征数据进行反卷积操作，即可得到重构图像。
8.根据权利要求7所述的基于卷积神经网络的图像压缩方法，其特征在于：所述第一步中，首先利用python中tensorflow_compression包下的PackedTensors类中的unpack()函数读取保存的压缩文件码流数据。
9.根据权利要求7所述的基于卷积神经网络的图像压缩方法，其特征在于：所述第二步中，利用python中tensorflow_compression包下的SignalConv2D()函数实现五个反卷积层，设置strides_up参数为步长；
对卷积后数据连接三个反卷积重制图片，卷积核大小为5×5，前四层反卷积层通道数为156，第五层通道数为3；同时进行上采样，步长为2；
前四层反卷积层以ReLU作为激活函数，第五层卷积层不设置激活函数。
10.根据权利要求4、5、6、8或9所述的基于卷积神经网络的图像压缩方法，其特征在于：采用均方根误差MES作为损失函数对网络参数进行优化。
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