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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于高频特征增强的神经表示视频编码方法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：CN119484858B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411750025.3，技术领域涉及：H04N19/42；该发明授权一种基于高频特征增强的神经表示视频编码方法是由李智慧;于莉设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高频特征增强的神经表示视频编码方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高频特征增强的神经表示视频编码方法，属于深度学习和视频编码领域。该方法对视频帧预处理，构建数据集并输入基于高频特征增强的神经网络。编码过程中，通过内容编码器和小波高频编码器下采样视频帧，提取嵌入特征。小波高频编码器利用哈尔小波分解块分离高频信息，生成独立的高频特征。在解码阶段，通过高频特征调制层融合高频信息，并利用谐波块上采样生成重建视频帧，增强高频细节。方法在空间和频率域的重建损失上进行端到端优化，满足预设轮次后保存训练好的网络权重和特征嵌入。本发明通过引入高频信息指导解码器上采样，显著提升了重建视频的质量和压缩效率。

本发明授权一种基于高频特征增强的神经表示视频编码方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高频特征增强的神经表示视频编码方法，其特征在于，包括： S1，对需要进行编码的视频进行预处理操作，获得预处理后的包括视频帧的数据集； S2，构建基于高频特征增强的神经表示网络，神经表示网络包括内容编码器、小波高频编码器和频率感知解码器；其中，频率感知解码器包括用于特征尺寸上采样的谐波块和用于特征调制融合的高频特征调制层； S3，将数据集输入构建的基于高频特征增强的神经表示网络进行训练，使用内容编码器对视频帧进行下采样，得到内容特征嵌入；利用小波高频编码器中的小波频率分解块对视频帧的高频信息进行提取，得到高频特征嵌入； S4，将内容特征嵌入和高频特征嵌入输入频率感知解码器，利用频率感知解码器中的高频特征调制层进行特征融合，然后经过频率感知解码器中的谐波块进行空间尺寸上采样，得到重建的视频帧； S5，计算重建的视频帧与原始视频帧之间的重建损失，通过Adan优化器对神经表示网络进行端到端优化，重复上述步骤S3-S5直至满足预设训练轮次； S6，停止优化神经表示网络，保存训练好的神经表示网络的权重和特征嵌入； S7，对神经表示网络进行剪枝、量化、熵编码操作后压缩为视频比特流； S8，解码时，加载保存的神经表示网络的权重，将特征嵌入输入到解码器中进行前向计算，得到重建的视频帧。

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