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龙图腾网获悉北京字跳网络技术有限公司申请的专利图像压缩方法、装置、电子设备和存储介质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：CN114979665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210515370.3，技术领域涉及：H04N19/42；该发明授权图像压缩方法、装置、电子设备和存储介质是由张墨琪;邓伟辉;李小成设计研发完成，并于2022-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像压缩方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开实施例公开了一种图像压缩方法、装置、系统、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取待压缩图像；将所述待压缩图像输入到预设图像压缩模型中，得到与所述待压缩图像对应的目标压缩图像；其中，所述预设图像压缩模型的模型训练样本对包括原始样本图像和压缩样本图像，其中，所述压缩样本图像是采用预设图像编解码器对所述原始样本图像进行压缩处理得到的图像。本公开实施例公开的技术方案，解决了图像编解码器进行图像压缩处理耗时长的问题，实现了图像编解码器的网络化，提高图像压缩的效率。

本发明授权图像压缩方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像压缩方法，其特征在于，包括： 获取待压缩图像； 将所述待压缩图像输入到预设图像压缩模型中，得到与所述待压缩图像对应的目标压缩图像； 其中，所述预设图像压缩模型的模型训练样本对包括原始样本图像和压缩样本图像，其中，所述压缩样本图像是采用预设图像编解码器对所述原始样本图像进行压缩处理得到的图像； 所述预设图像压缩模型的训练过程为预设图像压缩神经网络的训练过程，包括： 将所述原始样本图像输入到初始图像压缩网络中的编码器中进行特征提取，得到样本编码特征； 基于第一预设解码器对所述样本编码特征进行特征解码处理，得到初步压缩图像，并基于所述初步压缩图像和与所述原始样本图像对应的所述压缩样本图像计算第一损失函数； 基于第二预设解码器对所述样本编码特征进行特征解码处理，得到初步重建图像，并基于所述初步重建图像和所述原始样本图像或与所述原始样本图像对应的高分辨率原始图像计算第二损失函数； 根据所述第一损失函数和所述第二损失函数的结果迭代更新初始图像压缩网络，当所述第一损失函数和所述第二损失函数的加权和值满足预设收敛条件时，完成模型训练过程，得到所述预设图像压缩神经网络。

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