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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利整数实现的图像编码、解码、压缩方法以及系统、终端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：CN119211564B 。

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：202411315044.3，技术领域涉及：H04N19/20；该发明授权整数实现的图像编码、解码、压缩方法以及系统、终端是由戴文睿;费文;郑紫阳;李成林;邹君妮;熊红凯设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本整数实现的图像编码、解码、压缩方法以及系统、终端在说明书摘要公布了：本公开提供一种整数实现的图像编码、解码、压缩方法以及系统、终端，其中，方法包括：将待压缩图像输入预设的整数化的编码网络，确定整数特征图；将整数特征图输入预设的整数化的超先验编码网络，采用非参数化分布估计确定整数超先验特征图和超先验特征二进制码流；将整数超先验特征图输入预设的整数化的超先验解码网络，确定整数特征图的高斯分布参数；采用预设的熵编码器对整数特征图进行编码处理，确定特征图二进制码流；将超先验特征二进制码流和特征图二进制码流进行合并处理，确定压缩图像二进制码流。通过本公开，在不损失率失真性能的情况下，降低图像编码和图像解码的复杂度，提高图像压缩的运行效率，节省资源消耗。

本发明授权整数实现的图像编码、解码、压缩方法以及系统、终端在权利要求书中公布了：1.一种整数实现的图像编码方法，其特征在于，包括： 将待压缩图像输入预设的整数化的编码网络，确定整数特征图； 将所述整数特征图输入预设的整数化的超先验编码网络，采用非参数化分布估计确定整数超先验特征图和超先验特征二进制码流； 将所述整数超先验特征图输入预设的整数化的超先验解码网络，确定所述整数特征图的高斯分布参数； 根据所述整数特征图的高斯分布参数，采用预设的熵编码器对所述整数特征图进行编码处理，确定特征图二进制码流； 将所述超先验特征二进制码流和所述特征图二进制码流进行合并处理，确定编码的压缩图像二进制码流； 其中，确定所述预设的整数化的编码网络、所述预设的整数化的超先验编码网络、所述预设的整数化的超先验解码网络的方法，包括： 将预设的全精度浮点数的编码网络、预设的全精度浮点数的超先验编码网络、预设的全精度浮点数的超先验解码网络中的激活函数的输出在通道维度上进行均衡，确定每一激活函数的输出在每一通道上具有相同的最大值； 将所述预设的全精度浮点数的编码网络、所述预设的全精度浮点数的超先验编码网络、所述预设的全精度浮点数的超先验编码网络中的含有参数的网络层进行整数化； 将量化为nw比特的整数权重参数映射为nl比特的整数权重参数，所述nl比特小于所述nw比特； 将所述预设的全精度浮点数的编码网络、所述预设的全精度浮点数的超先验编码网络、所述预设的全精度浮点数的超先验编码网络中均衡后的激活函数的输出进行整数化，确定所述预设的整数化的编码网络、所述预设的整数化的超先验编码网络、所述预设的整数化的超先验解码网络； 其中，所述将量化为nw比特的整数权重参数映射为nl比特的整数权重参数，包括： 采用非线性映射函数将所述量化为nw比特的整数权重参数映射为nl比特的整数权重参数，所述非线性映射函数表示为： 其中，wl表示映射后比特位宽为nl的整数权重参数，nw表示量化为nw比特的整数权重参数的比特位宽，w表示映射前比特位宽为nw的整数权重参数，nl表示映射后nl比特的整数权重参数的比特位宽。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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