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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于分布式的感兴趣区域图像压缩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：CN119383348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411417431.8，技术领域涉及：H04N19/167；该发明授权基于分布式的感兴趣区域图像压缩方法是由张静;吴慧雪;张少博;王慧;李云松设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布式的感兴趣区域图像压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分布式的感兴趣区域图像压缩方法，主要解决现有图像压缩算法训练速度慢及现有技术没有根据不同区域特征的重要性进行有区分的特征提取的问题。其实现方案是：从公开网站选取landsat遥感图像数据集，并划分训练集与测试集；将分布式训练策略引入到图像压缩算法中；构建包括感兴趣区域检测模块、分析变换子网络、合成变换子网络、超先验分析子网络、超先验合成变换子网络的多层超先验图像压缩与解压网络；使用训练集训练多层超先验图像压缩与解压网络；将测试集输入到训练好的网络得到压缩与解压后的图像。本发明能根据图像不同区域特征重要性进行合理的高效压缩，提高训练速度，节省码率，可用于对图像中重要区域进行精细压缩的场景。

本发明授权基于分布式的感兴趣区域图像压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式的多层超先验网络感兴趣区域图像压缩方法，其特征在于，包括如下步骤： 1从公开网站选取Landsat遥感图像数据集，按照8:1的比例将其划分训练集与测试集； 2构建多层超先验图像压缩与解压网络： 2a建立包括残差子模块、正方形和条形池化子模块和量化子模块的感兴趣区域检测模块； 2b选用现有的分析变换子网络、合成变换子网络、两个超先验分析子网络、两个超先验合成变换子网络； 2c将感兴趣区域检测模块与分析变换子网络并联，再与第一超先验分析子网络、第二超先验分析子网络、第一超先验合成变换子网络、第二超先验合成变换子网络、合成变换子网络依次级联组成多层超先验图像压缩与解压网络，并采用超先验图像压缩网络损失函数作为该网络的损失函数Loss； 3对多层超先验图像压缩与解压网络进行训练： 3a引入分布式训练策略，即采用两个节点，选取其中一个节点为主节点，每个节点设置完整的多层超先验图像压缩与解压网络； 3b将Landsat遥感图像训练集输入到每个多层超先验图像压缩与解压网络中，设定训练数据批次将训练任务分发到两个节点的四个GPU并行计算每个节点各自的梯度，再将各自的梯度发送到主节点对其进行累加，再将主节点累加后的梯度发送到其他节点； 3c每个节点利用梯度下降方法，沿着梯度的反方向迭代更新多层超先验图像压缩与解压网络的各层参数，以使损失函数Loss减小； 3d重复步骤3b至3c，直到多层超先验图像压缩与解压网络的损失函数Loss收敛为止，得到训练好的多层超先验图像压缩与解压网络； 4将测试集的图像输入到训练好的多层超先验图像压缩与解压网络进行压缩并解压，得到解压后的恢复图像。

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