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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利一种平面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：CN121000883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511536644.7，技术领域涉及：H04N19/42；该发明授权一种平面图像压缩方法是由邱艳设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种平面图像压缩方法在说明书摘要公布了：本申请涉及图像压缩技术领域，尤其涉及一种平面图像压缩方法，本申请提出以下方案，获取待压缩的平面图像；对平面图像进行特征提取，得到图像特征，并计算任务价值密度图及其对应的不确定度；依据所述任务价值密度图和不确定度，生成量化步长和比特分配权重，对平面图像进行压缩变换，得到主码流；根据图像特征进一步生成不变特征侧通道与任务一致性指示信息，并压缩得到副码流和约束码流；将主码流、副码流和约束码流发送至解码端。本申请能够在受限码率条件下保障字符笔画、表格网格及边界曲率等关键结构的可读性与可测性，实现主观视觉质量与机器识别性能的一致性。

本发明授权一种平面图像压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种平面图像压缩方法，应用于图像压缩系统的编码端，其特征在于，所述图像压缩系统还包括解码端，所述解码端用于根据所述编码端输出的码流进行图像重构，所述方法包括： 获取待压缩的平面图像； 对所述平面图像进行特征提取，得到图像特征，根据所述图像特征计算任务价值密度图以及所述任务价值密度图对应的不确定度； 根据所述任务价值密度图和所述任务价值密度图对应的不确定度，生成量化步长和比特分配权重，以对所述平面图像进行压缩变换，得到主码流； 将所述主码流发送至所述解码端； 根据所述图像特征计算任务价值密度图以及所述任务价值密度图对应的不确定度，包括： 根据预设的多尺度划分规则将所述平面图像划分为像素级和子块级的候选单元，并对每一候选单元基于所述图像特征计算用于表征下游任务重要性的多个子特征； 根据预设的映射规则将所述多个子特征进行融合，得到各候选单元的任务贡献分数，并通过空间正则和拓扑一致性约束对所述任务贡献分数进行连通性修正，生成与所述平面图像的坐标系维度相同的任务价值密度图； 对所述任务价值密度图进行不确定度评估，得到所述不确定度； 所述不确定度评估至少包括下列中的一种： 结果离散度评估； 基于输入扰动的稳定性评估，其中所述输入扰动包括缩放、噪声和色彩扰动； 输出概率分布的熵值评估； 纹理复杂度的观测置信度评估。

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南京工业大学，其通讯地址为：211816 江苏省南京市浦口区浦珠南路30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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