买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉之江实验室申请的专利图像数据的压缩方法、装置和可读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：CN116320425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310183879.7，技术领域涉及：H04N19/134；该发明授权图像数据的压缩方法、装置和可读存储介质是由闫俊;潘秋红;毛旷;邱吉冰;王颖设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像数据的压缩方法、装置和可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种图像数据的压缩方法、装置和可读存储介质。其中，该图像数据的压缩方法，包括获取输入的原始图像的原始矩阵；通过原始图像通道指定压缩的隐空间维度，对初始隐空间特征矩阵进行初始化，得到低维隐特征矩阵；初始化原始图像数据的相关偏置属性；使用所述低维隐特征矩阵及所述相关偏置属性，得到图像数据的重建矩阵；利用所述重建矩阵和所述原始矩阵，更新低维隐特征矩阵及相关偏置属性；及，将更新完成的隐特征矩阵及更新完成的相关偏置属性进行存储，得到所述图像数据的压缩数据。

本发明授权图像数据的压缩方法、装置和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像数据的压缩方法，其特征在于，包括： 按照预设的图片尺寸大小，对原始图像数据进行格式转换，得到矩阵数据； 对所述矩阵数据的原始数据类型进行浮点型数据的转化，得到所述原始图像的原始矩阵；所述原始图像是高和宽组成的遥感图像，为高维raw格式； 通过原始图像通道指定压缩的隐空间维度，对初始隐空间特征矩阵进行初始化，得到低维隐特征矩阵；所述指定压缩的隐空间维度D用于反映压缩后的压缩数据少于原始图像的数据；所述指定压缩的隐空间维度D需要满足条件D+1×M+N+1M×N，且所述指定压缩的隐空间维度D最小为1；所述M为宽对应的维度，所述N为高对应的维度； 使用0到1之间的浮点型数据随机初始化所述低维隐特征矩阵，维度分别设置为[M,D]和[D,N]； 使用0到1之间的浮点型数据随机初始化原始图像数据的全局偏置、所述原始图像的M维度的宽偏置属性和所述原始图像的N维度高偏置属性； 在所述低维隐特征矩阵的基础上，增加初始化的宽偏置属性、初始化的高偏置属性以及初始化的全局偏置之和，得到M×N维的重建矩阵； 利用所述重建矩阵和所述原始矩阵，更新低维隐特征矩阵及相关偏置属性； 将更新完成的隐特征矩阵及更新完成的相关偏置属性进行存储，得到所述图像数据的压缩数据。

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之江实验室，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道之江实验室南湖总部；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。