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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利失真-感知权衡可控的图像压缩方法、系统、介质及设备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：CN119211548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411323995.5，技术领域涉及：H04N19/13；该发明授权失真-感知权衡可控的图像压缩方法、系统、介质及设备是由鲁国;周楚骎;程正雪;宋利;张文军设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本失真-感知权衡可控的图像压缩方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本公开提供一种失真‑感知权衡可控的图像压缩方法、系统、介质及设备，其中，失真‑感知权衡可控的图像压缩方法，包括：将待处理图像输入预训练的基线编码器，确定第一隐变量；将第一隐变量进行熵编码，确定第二隐变量；将第二隐变量输入预设的可控特征融合模块，确定第三隐变量；将第三隐变量输入预训练的基线解码器，确定重建图像。通过本公开，在不改变预训练的基线深度学习图像编解码器的参数和结构的同时，能够通过预设的可控特征融合模块调整单一隐变量中的失真‑感知权衡，实现灵活调整失真‑感知权衡，用户能够根据需求获取不同的解码图像。

本发明授权失真-感知权衡可控的图像压缩方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种失真-感知权衡可控的图像压缩方法，其特征在于，包括： 将待处理图像输入预训练的基线编码器，确定第一隐变量； 将所述第一隐变量进行熵编码，确定第二隐变量； 将所述第二隐变量输入预设的可控特征融合模块，确定第三隐变量； 将所述第三隐变量输入预训练的基线解码器，确定重建图像； 其中，所述将所述第二隐变量输入预设的可控特征融合模块，确定第三隐变量，包括： 对所述第二隐变量进行扩散模型采样处理，确定所述第三隐变量； 在所述扩散模型采样处理过程中，采用失真-感知权衡参数对所述第三隐变量的失真-感知进行权衡控制； 确定所述预设的可控特征融合模块，包括： 确定预训练的辅助编码器； 将训练图像输入所述预训练的辅助编码器，输出第四隐变量； 将所述第四隐变量作为期望特征，并在训练用的第二隐变量上增加不同强度的噪声作为所述可控特征融合模块的输入量，输出第三隐变量，对所述可控特征融合模型进行训练，确定经过训练的可控特征融合模块； 采用总优化损失反向传播对所述经过训练的可控特征融合模块进行优化处理，确定所述预设的可控特征融合模块； 所述训练图像和重建的训练图像之间的损失包括感知损失和失真损失； 若预训练的基线深度学习图像编解码器为失真优化的，所述训练图像和所述重建的训练图像之间的损失采用所述感知损失； 若所述预训练的基线深度学习图像编解码器为感知优化的，所述训练图像和所述重建的训练图像之间的损失采用失真损失。

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