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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利图像编解码方法、装置、设备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：CN118741142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310639145.5，技术领域涉及：H04N19/42；该发明授权图像编解码方法、装置、设备及存储介质是由潘翔设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像编解码方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种图像编解码方法、装置、设备及存储介质，该方法可以应用于图像处理、视频编解码、视频直播等领域，包括：对当前图像的码流进行解码，得到当前图像的残差值，并基于残差值，确定当前图像的变换值；通过合成变换网络对当前图像的变换值进行处理，得到当前图像的重建图像，合成变换网络包括K种类型的轻量级注意力模块，则K种类型的轻量级注意力模块的计算复杂度均小于预设值。这样使得该合成变换网络对当前图像的变换值进行处理，得到的当前图像的重建图像的效果较佳，且计算复杂度低，进而在提高图像处理效果的同时，有效控制图像编解码复杂度，提升图像编解码性能。

本发明授权图像编解码方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像解码方法，其特征在于，包括： 对当前图像的码流进行解码，得到所述当前图像的残差值，并基于所述残差值，确定所述当前图像的变换值； 通过合成变换网络对所述当前图像的变换值进行处理，得到所述当前图像的重建图像，所述合成变换网络包括K种类型的轻量级注意力模块，所述K种类型的轻量级注意力模块的计算复杂度均小于预设值，所述K为正整数； 其中，所述合成变换网络还包括N个卷积层，所述N个卷积层中的M个卷积层后分别连接所述K种类型的轻量级注意力模块中的至少一种类型的轻量级注意力模块，所述通过合成变换网络对所述当前图像的变换值进行处理，得到所述当前图像的重建图像，包括： 对于所述M个卷积层中的第i个卷积层，通过所述第i个卷积层对所述当前图像的第i-1个特征信息进行处理，得到所述当前图像的第i个特征信息，所述第i-1个特征信息是基于所述当前图像的变换值得到的，所述N为正整数，所述M为小于或等于N的正整数，所述i为小于或等于M的正整数； 通过与所述第i个卷积层连接的P种类型的轻量级注意力模块，对所述第i个特征信息进行处理，得到所述当前图像的第i+1个特征信息，所述P为小于或等于K的正整数； 基于所述第i+1个特征信息，确定所述重建图像。

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