清华大学朱军获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于全整数流模型的图像压缩方法、装置及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：CN115174926B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210764873.4，技术领域涉及：H04N19/42；该发明授权基于全整数流模型的图像压缩方法、装置及存储介质是由朱军;陈键飞;王思宇设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于全整数流模型的图像压缩方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本文公开一种基于全整数流模型的图像压缩方法，包括：利用训练图片数据集训练全整数流模型；通过训练好的全整数流模型对输入的目标图片的数据进行计算得到所述目标图片的表征向量和所述表征向量的概率分布；根据所述目标图片的表征向量及其概率分布进行熵编码得到压缩编码比特串；其中，所述全整数流模型包括多个串联的整数流层，任意一个整数流层将所述整数流层的输入向量和输出向量建模为整数向量。本文的图像压缩方法能够提高图片无损压缩的速度。
本发明授权基于全整数流模型的图像压缩方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于全整数流模型的图像压缩方法，包括： 利用训练图片数据集训练全整数流模型； 通过训练好的全整数流模型对输入的目标图片的数据进行计算得到所述目标图片的表征向量和所述表征向量的概率分布； 根据所述目标图片的表征向量及其概率分布进行熵编码得到压缩编码比特串； 其中，所述全整数流模型包括依次串联的M个整数流层，任意一个整数流层将所述整数流层的输入向量和输出向量建模为整数向量；前M-1个整数流层包括M-1个第一整数流层，最后一个整数流层包括一个第二整数流层；M为大于1的整数；所述第一整数流层包括依次串联的尺寸压缩变换层、N1组级联的通道置换耦合变换层和划分层；所述通道置换耦合变换层包括串联的通道置换变换层和耦合变换层；所述第二整数流层包括依次串联的尺寸压缩变换层、N2组级联的通道置换耦合变换层和概率分布层；所述通道置换耦合变换层包括串联的通道置换变换层和耦合变换层；N1和N2为整数。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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