CN117041586A - 图片压缩方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

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CN117041586A CN202310955140.3A CN202310955140A CN117041586A CN 117041586 A CN117041586 A CN 117041586A CN 202310955140 A CN202310955140 A CN 202310955140A CN 117041586 A CN117041586 A CN 117041586A
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Abstract

本申请适用于图片处理技术领域，提供了图片压缩方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：将待压缩图片的特征划分为多个具有排列顺序的切片；根据以下方式对每一个切片进行编码，得到待压缩图片对应的压缩码流：将切片N划分为第一子切片和第二子切片；根据历史切片计算切片N的第一子切片的上下文信息；根据切片(N‑1)的第一子切片、切片(N‑1)的第二子切片以及切片N的第一子切片，预估切片N的第二子切片的上下文信息；根据切片N的第一子切片的上下文信息和切片N的第二子切片的上下文信息分别对切片N的第一子切片和切片N的第二子切片进行编码。通过上述方法，能够缩短图片的压缩时长。

Description

图片压缩方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
技术领域
本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及图片压缩方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着网络以及电子设备的发展，需在网络上传输的图片越来越多，且这些图片中，很多都是高分辨率的图片。为了能够实现对图片的高效传输以及存储，通常需要对图片进行压缩处理。
现有的图片压缩方法中，若基于深度学习网络构建压缩模型，则在根据构建的压缩模型进行图片压缩时，其压缩的时长较长。
发明内容
本申请实施例提供了图片压缩方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决现有的图片压缩时长过长的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种图片压缩方法，包括：
将待压缩图片的特征划分为多个具有排列顺序的切片；
根据以下方式对每一个切片进行编码，得到所述待压缩图片对应的压缩码流：
将切片N划分为第一子切片和第二子切片，其中，所述切片N表示排序为N的切片；
根据历史切片计算所述切片N的第一子切片的上下文信息，所述历史切片为排序在所述切片N之前的切片；
根据切片(N-1)的第一子切片、所述切片(N-1)的第二子切片以及所述切片N的第一子切片，预估所述切片N的第二子切片的上下文信息；
根据所述切片N的第一子切片的上下文信息和所述切片N的第二子切片的上下文信息分别对所述切片N的第一子切片和所述切片N的第二子切片进行编码。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述第一子切片的上下文信息包括通道上下文信息和切片间全局空域上下文信息，所述根据历史切片计算所述第一子切片的上下文信息，所述历史切片为排序在所述切片N之前的所有切片，包括：
在通道维度上根据所述历史切片计算所述第一子切片的通道上下文信息，其中，所述通道上下文信息在通道维度上反映所述第一子切片与所述历史切片之间的关系；
在空域维度上根据所述历史切片计算所述第一子切片的切片间全局空域上下文信息，其中，所述切片间全局空域上下文信息在空域维度上反映所述第一子切片与所述历史切片之间的关系。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述在空域维度上根据所述历史切片计算所述第一子切片的切片间全局空域上下文信息，包括：
在空域维度上，将所述历史切片分别输入多个预设的特征提取网络，得到多个所述特征提取网络输出的多路特征；
根据矩阵乘法对所述多路特征进行计算，得到所述第一子切片的切片间全局空域上下文信息。
在第一方面的另一种可能的实现方式中，所述根据切片(N-1)的第一子切片、所述切片(N-1)的第二子切片以及所述切片N的第一子切片，预估所述切片N的第二子切片的上下文信息，包括：
根据矩阵乘法对所述切片(N-1)的第一子切片和所述切片N的第一子切片进行第一处理，得到第一处理结果，所述第一处理结果以矩阵的形式表示；
根据矩阵乘法对所述第一处理结果和所述切片(N-1)的第二子切片进行第二处理；
根据第二处理的结果预估所述切片N的第二子切片的上下文信息。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据矩阵乘法对所述切片(N-1)的第一子切片和所述切片N的第一子切片进行第一处理，得到第一处理结果，包括：
对所述切片(N-1)的第一子切片进行第一分类处理，得到第一分类矩阵；
根据矩阵乘法对所述第一分类矩阵的转置和所述切片N的第一子切片所对应的矩阵进行第一处理，得到第一处理结果。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据第二处理的结果预估所述切片N的第二子切片的上下文信息，包括：
对所述第二处理的结果进行增强处理；
从增强处理后的所述第二处理的结果预估所述切片N的第二子切片的上下文信息。
在第一方面的一种可能的实现方式中，在所述提取待压缩图片的特征之后，还包括：
对所述待压缩图片的特征进行特征提取，得到辅助信息；
所述根据所述切片N的第一子切片的上下文信息和所述切片N的第二子切片的上下文信息分别对所述切片N的第一子切片和所述切片N的第二子切片进行编码，包括：
根据所述切片N的辅助信息、所述切片N的第一子切片的上下文信息和所述切片N的第二子切片的上下文信息确定所述切片N的特征分布概率；
根据所述特征分布概率对所述切片N进行编码。
第二方面，本申请实施例提供了一种图片压缩装置，包括：
切片生成模块，用于将待压缩图片的特征划分为多个具有排列顺序的切片；
编码模块，用于根据以下方式对每一个切片进行编码，得到所述待压缩图片对应的压缩码流：
将切片N划分为第一子切片和第二子切片，其中，所述切片N表示排序为N的切片；
根据历史切片计算所述切片N的第一子切片的上下文信息，所述历史切片为排序在所述切片N之前的切片；
根据切片(N-1)的第一子切片、所述切片(N-1)的第二子切片以及所述切片N的第一子切片，预估所述切片N的第二子切片的上下文信息；
根据所述切片N的第一子切片的上下文信息和所述切片N的第二子切片的上下文信息分别对所述切片N的第一子切片和所述切片N的第二子切片进行编码。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面所述的方法。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
本申请实施例中，将待压缩图片的特征划分为多个切片，并将每个切片均划分为第一子切片和第二子切片两部分。在提取切片的上下文信息时，可先提取切片的第一子切片的上下文信息，再根据该切片的上一个切片以及该切片的第一子切片确定该切片的第二子切片的上下文信息。由于每个切片均划分为两个子切片，因此，后续能够分别对两个子切片的上下文信息进行计算，从而提高了上下文信息计算的速度，以及提高后续依据该两个子切片的上下文信息分别对对应的子切片进行编码的速度，进而缩短得到待压缩图片的码流的时长以及缩短该待压缩图片的压缩时长。此外，由于一个切片的第一子切片的上下文信息是根据该切片之前的切片确定，而该切片与该切片之前的切片存在一定的依赖关系，因此，通过上述方式能够保证得到的第一子切片的上下文信息的准确度。同时，由于一个切片的第二子切片的上下文信息根据该切片的上一个切片以及该切片的第一子切片预估得到，而该第二子切片不仅与第一子切片存在依赖关系，且与该第二子切片所对应的切片的上一个切片也存在依赖关系，因此，通过上述方式能够保证得到的第二子切片的上下文信息的准确度，从而保证得到的压缩码流的准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1是本申请一实施例提供的一种图片压缩方法的流程示意图；
图2是本申请一实施例提供的一种以棋盘格的形状划分出第一子切片和第二子切片的示意图；
图3是本申请一实施例提供的一种用于计算第一子切片的切片间全局空域上下文信息的结构示意图；
图4是本申请一实施例提供的一种用于计算第二子切片的上下文信息的结构示意图；
图5是本申请另一实施例提供的一种图片压缩及图片重建的流程示意图；
图6是本申请一实施例提供的一种图片压缩装置的结构示意图；
图7是本申请另一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。
实施例一：
在采用基于深度学习网络构建的压缩模型对图片进行压缩时，由于其计算复杂度较高，因此，导致根据该压缩模型对图片进行压缩时，其压缩时长较长。
为了缩短图片的压缩时长，本申请实施例提供了一种图片压缩方法。在该图片压缩方法中，将待压缩图片的特征划分为多个切片，并将每个切片均划分为第一子切片和第二子切片两部分，以便后续能够分别计算出两个子切片的上下文信息，并根据该两个子切片的上下文信息分别对对应的子切片进行编码，从而提高对各个切片进行编码的效率，进而缩短图片的压缩时长。
下面结合附图对本申请实施例提供的图片压缩方法进行描述。
图1示出了本申请实施例提供的一种图片压缩方法的流程示意图，该图片压缩方法可应用在电子设备中，详述如下：
S11、将待压缩图片的特征划分为多个具有排列顺序的切片。
其中，待压缩图片为需要进行压缩的图片，该压缩图片可从本地获取，也可以从网络上获取，此处不作限定。
具体地，可通过下采样残差网络和残差网络从待压缩图片中提取对应的特征。在一些实施例中，为了获得更紧凑的特征，则可通过多个下采样残差网络和多个残差网络来采集图片的特征，例如，通过3个下采样残差网络以及3个残差网络组成的特征提取模型提取待压缩图片的特征。
本申请实施例中，考虑到待压缩图片的特征与通道有关，因此，可先确定每个切片所包含的通道的数量，再根据特征的通道总数以及预先确定的每个切片所包含的通道的数量确定划分的切片的数量。例如，假设待压缩图片的特征对应的通道数为480，预先确定每个切片所包含的通道的数量为48，则可将待压缩图片的特征划分为10个分片，划分得到的各个分片的排列顺序与划分顺序相同。
在一些实施例中，为了提高后续编码的速度，可将提取到的待压缩图片的特征进行量化后再进行切片的划分。
在得到切片之后，根据以下方式对每一个切片进行编码，得到上述待压缩图片对应的压缩码流：
S12、将切片N划分为第一子切片和第二子切片，其中，上述切片N表示排序为N的切片。
其中，上述的N为整数，其最大值与待压缩图片对应的分片的数量相等。
具体地，按各个切片的排列顺序对各个分片划分为两个独立的子切片。在一些实施例中，为了增加第一子切片和第二子切片的依赖关系，则可按照棋盘格的形状将切片划分为第一子切片和第二子切片。如图2所示，对切片N进行划分后，第一子切片包含该切片N的一半特征，第二子切片包含该切片N的另一半特征。由于根据棋盘格的形状划分得到的第一子切片和第二子切片的相关度更高，因此，通过上述方式划分得到两个子切片后，有利于后续从第一子切片中提取到第二子切片的上下文信息。
S13、根据历史切片计算上述切片N的第一子切片的上下文信息，上述历史切片为排序在上述切片N之前的切片。
本申请实施例中，考虑到图片中的像素点通常存在依赖关系(如一个像素点通常与其周围的像素点之前存在依赖关系)，因此，根据切片N之前的切片(如该切片N之前的预设数量的切片，或者，在该切片N之前的所有的切片)计算该切片N的第一子切片的上下文信息，能够提高得到的上下文信息的准确度。
S14、根据切片(N-1)的第一子切片、上述切片(N-1)的第二子切片以及上述切片N的第一子切片，预估上述切片N的第二子切片的上下文信息。
本申请实施例中，考虑到相邻切片中，其对应的两个子切片之间的依赖关系通常是相近的，例如，切片(N-1)的第一子切片和该切片(N-1)的第二子切片的相似度与切片N的第一子切片和该切片N的第二子切片的依赖关系通常是相近的，因此，可先计算出该切片(N-1)的第一子切片和该切片(N-1)的第二子切片的依赖关系，再根据计算的依赖关系从切片N的第一子切片中提取该切片N的第二子切片的上下文信息。
当然，在实际情况中，在基于切片(N-1)的第一子切片、切片(N-1)的第二子切片以及切片N的第一子切片的基础上，也可以采用其他方式预估切片N的第二子切片的上下文信息，此处不作限定。
S15、根据上述切片N的第一子切片的上下文信息和上述切片N的第二子切片的上下文信息分别对上述切片N的第一子切片和上述切片N的第二子切片进行编码。
具体地，可根据第一子切片的上下文信息后对该第一子切片进行编码，根据第二子切片的上下文信息对该第二子切片进行编码。在一些实施例中，考虑到算术编码占用的存储空间较少，因此，可采用算术编码对切片进行编码。
当对待压缩图片的各个切片均编码后，得到该待压缩图片对应的压缩码流。
本申请实施例中，将待压缩图片的特征划分为多个切片，并将每个切片均划分为第一子切片和第二子切片两部分。在提取切片的上下文信息时，可先提取切片的第一子切片的上下文信息，再根据该切片的上一个切片以及该切片的第一子切片确定该切片的第二子切片的上下文信息。由于每个切片均划分为两个子切片，因此，后续能够分别对两个子切片的上下文信息进行计算，从而提高了上下文信息计算的速度，以及提高后续依据该两个子切片的上下文信息分别对对应的子切片进行编码的速度，进而缩短得到待压缩图片的码流的时长以及缩短该待压缩图片的压缩时长。此外，由于一个切片的第一子切片的上下文信息是根据该切片之前的切片确定，而该切片与该切片之前的切片存在一定的依赖关系，因此，通过上述方式能够保证得到的第一子切片的上下文信息的准确度。同时，由于一个切片的第二子切片的上下文信息根据该切片的上一个切片以及该切片的第一子切片预估得到，而该第二子切片不仅与第一子切片存在依赖关系，且与该第二子切片所对应的切片的上一个切片也存在依赖关系，因此，通过上述方式能够保证得到的第二子切片的上下文信息的准确度，从而保证得到的压缩码流的准确度。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
实施例二：
在一些实施例中，上述第一子切片的上下文信息包括通道上下文信息和切片间全局空域上下文信息，上述S13包括：
A1、在通道维度上根据上述历史切片计算上述第一子切片的通道上下文信息，其中，上述通道上下文信息在通道维度上反映上述第一子切片与上述历史切片之间的关系。
具体地，根据历史切片中的各个切片所包含的通道号、通道顺序等通道信息计算切片N的第一子切片的通道上下文信息。
A2、在空域维度上根据上述历史切片计算上述第一子切片的切片间全局空域上下文信息，其中，上述切片间全局空域上下文信息在空域维度上反映上述第一子切片与上述历史切片之间的关系。
具体地，根据历史切片中的各个切片所包含空域上的特征之间的依赖关系来计算切片N的第一子切片的切片间全局空域上下文信息。
由于第一子切片是从待压缩图片的特征划分得到，而该待压缩图片的特征包括通道维度上的特征和空域维度上的特征，因此，本申请实施例通过在通道维度上和空域维度上确定的信息作为第一子切片的上下文信息，能够保证得到的上下文信息的准确度。
在一些实施例中，上述A2包括：
A21、在空域维度上，将上述历史切片分别输入多个预设的特征提取网络，得到多个上述特征提取网络输出的多路特征。
其中，每个预设的特征提取网络均能够从历史切片中提取到一路特征。在一些实施例中，为了保证获取到不同的特征，则可设置各个特征提取网络的结构均不同。
A22、根据矩阵乘法对上述多路特征进行计算，得到上述第一子切片的切片间全局空域上下文信息。
本申请实施例中，由于切片间全局空域上下文信息通过矩阵乘法计算得到，而矩阵乘法的计算复杂度是线性的，因此，通过上述方式能够提高切片间全局空域上下文信息的计算速度，从而缩短后续得到压缩码流的时长。
在一些实施例中，假设预设的特征提取网络分别为：第一特征提取网络、第二特征提取网络和第三特征提取网络。其中，第一特征提取网络包括一个1×1的卷积层(Conv1×1)、一个3×3的深度可分离卷积层(DWConv3×3)以及一个归一化指数函数(Softmax)；第二特征提取网络包括一个1×1的卷积层(Conv1×1)、一个3×3的深度可分离卷积层、一个归一化指数函数(Softmax)以及一个转置模块；第三特征提取网络包括一个1×1的卷积层(Conv1×1)和一个3×3的深度可分离卷积层。
假设第一特征提取网络、第二特征提取网络和第三特征提取网络分别从历史切片提取到的特征为p、q和v，考虑到进行Softmax(q)Softmax(k)^Tv计算时，若按照[Softmax(q)Softmax(k)T]v的计算顺序进行计算，则其计算复杂度与待压缩图片的宽和高为平方关系，而若按照Softmax(q)[Softmax(k)Tv]的计算顺序进行计算，则其计算复杂度为与待压缩图片的宽和高为线性关系，且由于p、q和v均能够以矩阵形式表示，因此，可根据矩阵结合律，按照Softmax(q)[Softmax(k)Tv]的计算顺序进行计算来得到第一子切片的切片间全局空域上下文信息。
在一些实施例中，如图3所示，可在进行上述运算之后，增强所得到的计算结果，并将从增强后的计算结果所提取的特征作为第一子切片的切片间全局空域上下文信息。在图3中，表示“相乘”，5×5的卷积层(Conv5×5)用于增强根据Softmax(q)[Softmax(k)Tv]所得到的计算结果。
实施例三：
在一些实施例中，考虑到矩阵乘法的计算复杂度与待压缩图片的分辨率呈线性相关，因此，为了提高后续得到压缩码流的速度，上述S14包括：
B1、根据矩阵乘法对上述切片(N-1)的第一子切片和上述切片N的第一子切片进行第一处理，得到第一处理结果，上述第一处理结果以矩阵的形式表示。
具体地，分别提取切片(N-1)的第一子切片和切片N的第一子切片对应的特征，再对提取的特征进行矩阵乘法运算，得到第一处理结果。
在一些实施例中，上述B1包括：
B11、对上述切片(N-1)的第一子切片进行第一分类处理，得到第一分类矩阵。具体地，可采用具有分类功能的函数，如采用Softmax对从切片(N-1)的第一子切片提取的特征进行第一分类处理。
B12、根据矩阵乘法对上述第一分类矩阵的转置和上述切片N的第一子切片所对应的矩阵进行第一处理，得到第一处理结果。
具体地，提取切片N的第一子切片的特征，将提取的该特征所对应的矩阵与第一分类矩阵的转置进行矩阵乘法运算，得到第一处理结果。
本申请实施例中，对切片(N-1)的第一子切片进行第一分类处理，以便后续根据该第一分类处理的结果计算切片(N-1)的第一子切片和该切片(N-1)的第二子切片之间的依赖关系，而该依赖关系有助于计算出切片N的第二子切片的上下文信息。同时，对第一分类矩阵进行转置处理后，第一分类矩阵的转置和切片N的第一子切片所对应的矩阵能够进行矩阵乘法运算，且其计算复杂度与待压缩图片的分辨率呈线性相关，因此，通过上述方式确定出第一处理结果，有利于提高图片的压缩效率。
B2、根据矩阵乘法对上述第一处理结果和上述切片(N-1)的第二子切片进行第二处理。
具体地，从切片(N-1)的第二子切片提取出对应的特征，并依据矩阵乘法对提取的特征与第一处理结果进行第二处理。在一些实施例中，在从切片(N-1)的第二子切片提取出对应的特征之后，对提取的特征进行第二分类处理(如采用Softmax对提取的特征进行第二分类处理)，再依据矩阵乘法对第二分类处理的结果与第一处理结果进行第二处理。
B3、根据第二处理的结果预估上述切片N的第二子切片的上下文信息。
具体地，可将该第二处理的结果作为切片N的第二子切片的上下文信息。当然，也可对该第二处理的结果进行进一步处理后再确定出切片N的第二子切片的上下文信息。
本申请实施例中，由于根据矩阵乘法预估切片N的第二子切片的上下文信息，而矩阵乘法的计算复杂度与待压缩图片的分辨率呈线性相关，因此，通过上述方式计算切片N的第二子切片的上下文信息时，能够缩短后续得到压缩码流所需的时长。
在一些实施例中，对该第二处理的结果进行进一步处理后再确定出切片N的第二子切片的上下文信息时，上述B3包括：
B31、对上述第二处理的结果进行增强处理。
具体地，可通过具有较大卷积核的卷积层提取第二处理的结果的特征来进行增强处理，例如，采用5×5的卷积层提取第二处理的结果的特征。当然，在实际情况中，也可以采用其他卷积核的卷积层实现增强特征的提取，此处不作限定。
B32、从增强处理后的上述第二处理的结果预估上述切片N的第二子切片的上下文信息。
具体地，可对增强处理后的第二处理的结果继续进行特征提取，并将提取后的特征作为切片N的第二子切片的上下文信息。
本申请实施例中，由于切片N的第二子切片的上下文信息是根据对增强处理后的第二处理的结果进行特征提取得到，因此，能够提高最后得到的上下文信息的准确度。
为了更清楚地描述得到切片N的第二子切片的上下文信息的过程，下面结合图4进行说明。
在图4中，假设切片(N-1)的第二子切片经过Conv1×1、DWConv3×3以及Softmax处理后，得到的结果为M1；切片(N-1)的第一子切片经过Conv1×1、DWConv3×3、Softmax以及转置处理后，得到的结果为M2(即第一分类矩阵的转置)；切片N的第一子切片经过Conv1×1、DWConv3×3处理后，得到的结果为M3，则按照Softmax(M1)[Softmax(M2)TM3]的计算顺序进行计算，再通过Conv5×5从计算得到的结果进行特征提取，以增强提取到的特征，将增强后的特征通过Conv1×1、DWConv3×3以及Conv1×1等处理，得到最终的切片N的第二子切片的上下文信息。
实施例四：
在一些实施例中，为了提高得到的压缩码流的准确度，在上述提取待压缩图片的特征之后，本申请实施例提供的图片压缩方法还包括：
对上述待压缩图片的特征进行特征提取，得到辅助信息。
具体地，可在从待压缩图片中提取出特征之后，通过卷积层和下采样卷积层等继续对该特征进行特征提取。需要指出的是，当采用下采样卷积层进行特征提取时，所得到的特征维度将会下降，即得到的辅助信息的分辨率较小，也即该辅助信息占用的存储空间也较小。
对应地，上述S15包括：
C1、根据上述切片N的辅助信息、上述切片N的第一子切片的上下文信息和上述切片N的第二子切片的上下文信息确定上述切片N的特征分布概率；
具体地，当对切片N进行编码时，从得到的各个辅助信息中取出该切片N的辅助信息，并根据该切片N的辅助信息以及该切片N的各个子切片对应的上下文信息确定出该切片N的特征的分布概率。由于辅助信息以及各个子切片的上下文信息包含了切片N的特征以及特征之间的依赖关系，因此，根据上述方式能够准确确定出切片N的特征分布概率。
C2、根据上述特征分布概率对上述切片N进行编码。
本申请实施例中，由于对切片N进行编码时，还结合了提取的辅助信息，而辅助信息也包含了该切片N的特征，因此，根据上述方式进行编码时能够提高得到的压缩码流的准确度。
为了更清楚地描述本申请实施例提供的图片压缩方法，下面结合图5所示的图片压缩及图片重建的流程示意图进行描述，在图5可以看出，解压缩过程为压缩过程的逆过程。
在图5中，待压缩图片经过多个下采样残差网络和残差网络之后，再由下采样卷积层输出该待压缩图片的特征，这些特征经过量化处理后输入上下文模型，以通过该上下文模型对量化后的特征进行切片处理，并分别计算出各个切片的第一子切片的上下文信息和该各个切片的第二子切片的上下文信息。
另一方面，这些特征还通过多个卷积层和下采样卷积层的进一步处理，得到该待压缩图片的辅助信息，这些辅助信息经过量化处理后输入熵模型，该熵模型经过处理，输出该辅助信息的特征分布概率。该辅助信息的特征分布概率与量化后的辅助信息通过算术编码得到编码后的数据，后续可根据该辅助信息的特征分布概率对编码后的数据进行解码。
在解码后，通过多个上采样卷积层和卷积层对解码得到的数据进行特征提取，根据提取到的特征以及计算的第一子切片的上下文信息和第二子切片的上下文信息进行高斯概率估计，得到切片的特征分布概率。
各个切片的特征分布概率以及量化后的特征经过算术编码，得到待压缩图片的压缩码流。
该压缩码流根据切片的特征分布概率可实现算术解码，解码后的码流经过多个残差网络和上采样残差网络可实现待压缩图片的重建，得到重建图片。
实施例五：
对应于上文实施例所描述的图片压缩方法，图6示出了本申请实施例提供的图片压缩装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
参照图6，该图片压缩装置6，该图片压缩装置6可应用于电子设备中，包括：
切片生成模块61，用于将待压缩图片的特征划分为多个具有排列顺序的切片。
在一些实施例中，为了提高后续编码的速度，切片生成模块61可将提取到的待压缩图片的特征进行量化后再进行切片的划分。
编码模块62，用于根据以下方式对每一个切片进行编码，得到上述待压缩图片对应的压缩码流：
将切片N划分为第一子切片和第二子切片，其中，上述切片N表示排序为N的切片；
根据历史切片计算上述切片N的第一子切片的上下文信息，上述历史切片为排序在上述切片N之前的切片；
根据切片(N-1)的第一子切片、上述切片(N-1)的第二子切片以及上述切片N的第一子切片，预估上述切片N的第二子切片的上下文信息；
根据上述切片N的第一子切片的上下文信息和上述切片N的第二子切片的上下文信息分别对上述切片N的第一子切片和上述切片N的第二子切片进行编码。
本申请实施例中，将待压缩图片的特征划分为多个切片，并将每个切片均划分为第一子切片和第二子切片两部分。在提取切片的上下文信息时，可先提取切片的第一子切片的上下文信息，再根据该切片的上一个切片以及该切片的第一子切片确定该切片的第二子切片的上下文信息。由于每个切片均划分为两个子切片，因此，后续能够分别对两个子切片的上下文信息进行计算，从而提高了上下文信息计算的速度，以及提高后续依据该两个子切片的上下文信息分别对对应的子切片进行编码的速度，进而缩短得到待压缩图片的码流的时长以及缩短该待压缩图片的压缩时长。此外，由于一个切片的第一子切片的上下文信息是根据该切片之前的切片确定，而该切片与该切片之前的切片存在一定的依赖关系，因此，通过上述方式能够保证得到的第一子切片的上下文信息的准确度。同时，由于一个切片的第二子切片的上下文信息根据该切片的上一个切片以及该切片的第一子切片预估得到，而该第二子切片不仅与第一子切片存在依赖关系，且与该第二子切片所对应的切片的上一个切片也存在依赖关系，因此，通过上述方式能够保证得到的第二子切片的上下文信息的准确度，从而保证得到的压缩码流的准确度。
在一些实施例中，上述第一子切片的上下文信息包括通道上下文信息和切片间全局空域上下文信息，上述根据历史切片计算上述第一子切片的上下文信息，上述历史切片为排序在上述切片N之前的所有切片，包括：
在通道维度上根据上述历史切片计算上述第一子切片的通道上下文信息，其中，上述通道上下文信息在通道维度上反映上述第一子切片与上述历史切片之间的关系；
在空域维度上根据上述历史切片计算上述第一子切片的切片间全局空域上下文信息，其中，上述切片间全局空域上下文信息在空域维度上反映上述第一子切片与上述历史切片之间的关系。
在一些实施例中，上述在空域维度上根据上述历史切片计算上述第一子切片的切片间全局空域上下文信息，包括：
在空域维度上，将上述历史切片分别输入多个预设的特征提取网络，得到多个上述特征提取网络输出的多路特征；
根据矩阵乘法对上述多路特征进行计算，得到上述第一子切片的切片间全局空域上下文信息。
在一些实施例中，上述根据切片(N-1)的第一子切片、上述切片(N-1)的第二子切片以及上述切片N的第一子切片，预估上述切片N的第二子切片的上下文信息，包括：
根据矩阵乘法对上述切片(N-1)的第一子切片和上述切片N的第一子切片进行第一处理，得到第一处理结果，上述第一处理结果以矩阵的形式表示；
根据矩阵乘法对上述第一处理结果和上述切片(N-1)的第二子切片进行第二处理；
根据第二处理的结果预估上述切片N的第二子切片的上下文信息。
在一些实施例中，上述根据矩阵乘法对上述切片(N-1)的第一子切片和上述切片N的第一子切片进行第一处理，得到第一处理结果，包括：
对上述切片(N-1)的第一子切片进行第一分类处理，得到第一分类矩阵；
根据矩阵乘法对上述第一分类矩阵的转置和上述切片N的第一子切片所对应的矩阵进行第一处理，得到第一处理结果。
在一些实施例中，上述根据第二处理的结果预估上述切片N的第二子切片的上下文信息，包括：
对上述第二处理的结果进行增强处理；
从增强处理后的上述第二处理的结果预估上述切片N的第二子切片的上下文信息。
在一些实施例中，在上述提取待压缩图片的特征之后，还包括：
对上述待压缩图片的特征进行特征提取，得到辅助信息；
对应地，上述根据上述切片N的第一子切片的上下文信息和上述切片N的第二子切片的上下文信息分别对上述切片N的第一子切片和上述切片N的第二子切片进行编码，包括：
根据上述切片N的辅助信息、上述切片N的第一子切片的上下文信息和上述切片N的第二子切片的上下文信息确定上述切片N的特征分布概率；
根据上述特征分布概率对上述切片N进行编码。
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
实施例六：
图7为本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图。如图7所示，该实施例的电子设备7包括：至少一个处理器70(图7中仅示出一个处理器)、存储器71以及存储在所述存储器71中并可在所述至少一个处理器70上运行的计算机程序72，所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。
所述电子设备7可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该电子设备可包括，但不仅限于，处理器70、存储器71。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是电子设备7的举例，并不构成对电子设备7的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
所称处理器70可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器70还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器71在一些实施例中可以是所述电子设备7的内部存储单元，例如电子设备7的硬盘或内存。所述存储器71在另一些实施例中也可以是所述电子设备7的外部存储设备，例如所述电子设备7上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器71还可以既包括所述电子设备7的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器71用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器71还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本申请实施例还提供了一种网络设备，该网络设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/电子设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种图片压缩方法，其特征在于，包括：
将待压缩图片的特征划分为多个具有排列顺序的切片；
根据以下方式对每一个切片进行编码，得到所述待压缩图片对应的压缩码流：
将切片N划分为第一子切片和第二子切片，其中，所述切片N表示排序为N的切片；
根据历史切片计算所述切片N的第一子切片的上下文信息，所述历史切片为排序在所述切片N之前的切片；
根据切片(N-1)的第一子切片、所述切片(N-1)的第二子切片以及所述切片N的第一子切片，预估所述切片N的第二子切片的上下文信息；
根据所述切片N的第一子切片的上下文信息和所述切片N的第二子切片的上下文信息分别对所述切片N的第一子切片和所述切片N的第二子切片进行编码。
2.如权利要求1所述的图片压缩方法，其特征在于，所述第一子切片的上下文信息包括通道上下文信息和切片间全局空域上下文信息，所述根据历史切片计算所述第一子切片的上下文信息，所述历史切片为排序在所述切片N之前的所有切片，包括：
在通道维度上根据所述历史切片计算所述第一子切片的通道上下文信息，其中，所述通道上下文信息在通道维度上反映所述第一子切片与所述历史切片之间的关系；
在空域维度上根据所述历史切片计算所述第一子切片的切片间全局空域上下文信息，其中，所述切片间全局空域上下文信息在空域维度上反映所述第一子切片与所述历史切片之间的关系。
3.如权利要求2所述的图片压缩方法，其特征在于，所述在空域维度上根据所述历史切片计算所述第一子切片的切片间全局空域上下文信息，包括：
在空域维度上，将所述历史切片分别输入多个预设的特征提取网络，得到多个所述特征提取网络输出的多路特征；
根据矩阵乘法对所述多路特征进行计算，得到所述第一子切片的切片间全局空域上下文信息。
4.如权利要求1所述的图片压缩方法，其特征在于，所述根据切片(N-1)的第一子切片、所述切片(N-1)的第二子切片以及所述切片N的第一子切片，预估所述切片N的第二子切片的上下文信息，包括：
根据矩阵乘法对所述切片(N-1)的第一子切片和所述切片N的第一子切片进行第一处理，得到第一处理结果，所述第一处理结果以矩阵的形式表示；
根据矩阵乘法对所述第一处理结果和所述切片(N-1)的第二子切片进行第二处理；
根据第二处理的结果预估所述切片N的第二子切片的上下文信息。
5.如权利要求4所述的图片压缩方法，其特征在于，所述根据矩阵乘法对所述切片(N-1)的第一子切片和所述切片N的第一子切片进行第一处理，得到第一处理结果，包括：
对所述切片(N-1)的第一子切片进行第一分类处理，得到第一分类矩阵；
根据矩阵乘法对所述第一分类矩阵的转置和所述切片N的第一子切片所对应的矩阵进行第一处理，得到第一处理结果。
6.如权利要求4所述的图片压缩方法，其特征在于，所述根据第二处理的结果预估所述切片N的第二子切片的上下文信息，包括：
对所述第二处理的结果进行增强处理；
从增强处理后的所述第二处理的结果预估所述切片N的第二子切片的上下文信息。
7.如权利要求1至6任一项所述的图片压缩方法，其特征在于，所述图片压缩方法还包括：
对所述待压缩图片的特征进行特征提取，得到辅助信息；
所述根据所述切片N的第一子切片的上下文信息和所述切片N的第二子切片的上下文信息分别对所述切片N的第一子切片和所述切片N的第二子切片进行编码，包括：
根据所述切片N的辅助信息、所述切片N的第一子切片的上下文信息和所述切片N的第二子切片的上下文信息确定所述切片N的特征分布概率；
根据所述特征分布概率对所述切片N进行编码。
8.一种图片压缩装置，其特征在于，包括：
切片生成模块，用于将待压缩图片的特征划分为多个具有排列顺序的切片；
编码模块，用于根据以下方式对每一个切片进行编码，得到所述待压缩图片对应的压缩码流：
将切片N划分为第一子切片和第二子切片，其中，所述切片N表示排序为N的切片；
根据历史切片计算所述切片N的第一子切片的上下文信息，所述历史切片为排序在所述切片N之前的切片；
根据切片(N-1)的第一子切片、所述切片(N-1)的第二子切片以及所述切片N的第一子切片，预估所述切片N的第二子切片的上下文信息；
根据所述切片N的第一子切片的上下文信息和所述切片N的第二子切片的上下文信息分别对所述切片N的第一子切片和所述切片N的第二子切片进行编码。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
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