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龙图腾网获悉长沙超创电子科技有限公司申请的专利基于近邻一致性的轻量级编码方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120128711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510607685.4，技术领域涉及：H04N19/146；该发明授权基于近邻一致性的轻量级编码方法及系统是由汪鹊平;王寒光;宋斌;李丹设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于近邻一致性的轻量级编码方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于近邻一致性的轻量级编码方法及系统，所述方法包括：S1：对视频图像样本中的图像，在不同尺度下提取特征；S2：基于尺度特征，采用聚类方法，生成不同尺度的最终原型中心；S3：对视频图像样本，利用尺度特征和最终原型中心，构建图；S4：构建图神经网络模型，对步骤S3得到的图进行训练；S5：利用训练好的图神经网络模型，预测待编码视频图像的原型中心和连线；S6：根据待编码视频图像的连线，确定最佳尺度，生成新的平滑图像，对新的平滑图像进行编码。本发明基于视频图像中，相邻的图像块在高低分辨率空间中的相似性，提取尺度特征；利用图结构选取具有明显特征的图像，有利于图像无损压缩，提高编码效率。

本发明授权基于近邻一致性的轻量级编码方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于近邻一致性的轻量级编码方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：对视频图像样本中的图像进行高斯处理，得到多个平滑图像，在不同尺度下对每个平滑图像提取特征，得到各平滑图像的尺度特征； S11：对视频图像样本中的图像进行高斯处理，得到多个平滑图像，基于多个平滑图像构建多尺度空间； S12：在多尺度空间中，在不同尺度下对每个平滑图像提取特征，得到各平滑图像的尺度特征； S2：基于各平滑图像的尺度特征，采用聚类方法，生成不同尺度的最终原型中心； S3：对视频图像样本，利用各平滑图像的尺度特征和不同尺度的最终原型中心，构建图； S4：构建图神经网络模型，对步骤S3得到的图进行训练，得到训练好的图神经网络模型； S5：利用训练好的图神经网络模型，预测待编码视频图像的原型中心和连线； 对待编码视频图像，进行多尺度处理，在不同尺度下提取特征，得到待编码视频图像的多尺度特征； 将待编码视频图像的多尺度特征输入到训练好的图神经网络模型，预测待编码视频图像的原型中心和连线； S6：根据待编码视频图像的连线，确定最佳尺度，应用与最佳尺度相对应的标准差的高斯滤波器对待编码视频图像进行处理，得到新的平滑图像，对新的平滑图像进行编码。

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