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龙图腾网获悉北京神舟航天软件技术股份有限公司申请的专利一种基于非均匀通道的多源熵模型图像压缩方法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：CN120186333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510340561.4，技术领域涉及：H04N19/13；该发明授权一种基于非均匀通道的多源熵模型图像压缩方法是由吉昌;雷宇;潘风文;密伟;蒋旭;张笑林;刘陆洲;常晓洋设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非均匀通道的多源熵模型图像压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于非均匀通道的多源熵模型图像压缩方法，所述图像压缩方法包括：获取图片信息x在经过编码器后得到潜在特征表示信息y；将所述潜在特征表示信息y划分为不均匀的五个特征段yi，结合超先验网络提供的先验信息Hyper_Params一同馈送到多源熵模型MSEMMultisourceEntropyModel模块当中得到生成的特征段信息和δi，δi为特征段yi的均值μ和方差σ；依据特征段yi的均值μ和方差σ得到特征段信息条件概率分布在处理完第i块特征段之后将生成的特征段信息Hyper_Params与yi+1一同馈送到MSEMi+1模块中，循环处理。减少馈送到后续模块的通道数量，从而降低模型的计算量，提高模型的效能。

本发明授权一种基于非均匀通道的多源熵模型图像压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非均匀通道的多源熵模型图像压缩方法，其特征在于，所述图像压缩方法包括： 获取图片信息x在经过编码器后得到潜在特征表示信息y； 将所述潜在特征表示信息y划分为不均匀的五个特征段yi，结合超先验网络提供的先验信息Hyper_Params一同馈送到多源熵模型MSEMMultisourceEntropyModel模块当中得到生成的特征段信息和δi，δi为特征段yi的均值μ和方差σ； 依据特征段yi的均值μ和方差σ得到特征段信息条件概率分布 在处理完第i块特征段之后将生成的特征段信息Hyper_Params与yi+1一同馈送到MSEMi+1模块中，循环处理； 所述多源熵模型MSEM具体包括：通道特征模块、空间特征模块和CWP模块； 所述通道特征模块具体包括： 1×1、3×3、5×5的卷积层和三个GELU层激活函数，不同尺寸的卷积核1×1、3×3、5×5能够捕捉图像中不同尺度的特征信息； 1×1卷积进行特征融合；3×3和5×5卷积则能够提取更丰富的空间通道特征； 三个GELU层激活函数包括三个残差RBS，残差块通过引入跳跃连接，使得网络能够更容易地学习输入与输出之间的残差； 将结果进行sigmoid操作，将两部分的输出信息相乘得到k，最后将k与输入信息做跳跃连接得到输出结果； 所述空间特征模块具体包括： 通过学习输入特征信息中像素之间的空间分布来捕获相邻像素之间的相关性，所述相关性为像素值的预测提供了依据； BPDiv是划分基点和非基点模块，Entroy_Bpoint为熵参数网络，用来生成基点的条件高斯熵模型的参数，所述参数包括均值和方差，通过基点信息来预测非基点信息； 所述CWP模块具体包括： 采用多路径结构，使得模型能够在不同尺度下提取图像特征，更全面的捕获输入特征信息，增加熵模型的表达能力； UpSample↑为上采样层，第一条路径由Conv1×1、Conv3×3以Conv3×3卷积层构成，捕获输入特征的局部空间信息，提取输入特征信息中的边缘、细节和纹理结构特征； 在第二条路径当中引入滑动窗口注意力机制，通过将输入图像分割成多个固定大小的窗口，并在每个窗口内独立计算自注意力，使得模型能够关注到图像中的局部特征帮助模型集中关注图像中的重要区域特征； 第三条路径由MaxPool层和Conv3×3卷积层构成； 将三条路径中提取的不同尺度和不同抽象级别的特征信息进行合并，综合考虑输入特征信息的局部细节和全局特征。

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