中科南京人工智能创新研究院;中国科学院自动化研究所李成华获国家专利权
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龙图腾网获悉中科南京人工智能创新研究院;中国科学院自动化研究所申请的专利极低比特下的hybridflow图像高质量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：CN121217923B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511755065.1，技术领域涉及：H04N19/147；该发明授权极低比特下的hybridflow图像高质量压缩方法是由李成华;潘竞德;张一帆;王培松;胡庆浩设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本极低比特下的hybridflow图像高质量压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种极低比特下的hybridflow图像高质量压缩方法，包括：由连续编码分支处理输入图像，得到连续码流比特，并解码回环生成连续重建潜变量；由离散分支处理输入图像，生成向量量化连续潜变量；基于连续重建潜变量与向量量化连续潜变量，计算跨流差异图；依据跨流差异图，执行掩码决策，生成最终掩码与发送策略图；依据最终掩码与发送策略图，组织层级语法并进行编码，得到掩码比特与索引相关比特；封包连续码流比特、掩码比特及索引相关比特，输出比特流。本发明解决了掩码决策不精确和索引编码效率低下的问题，在极低比特下实现了高保真度和高感知质量。
本发明授权极低比特下的hybridflow图像高质量压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种极低比特下的hybridflow图像高质量压缩方法，其特征在于，包括： 获取输入图像，通过连续编码分支进行处理，得到连续码流比特，并解码回环生成连续重建潜变量； 通过离散分支处理输入图像，生成向量量化连续潜变量； 基于连续重建潜变量与向量量化连续潜变量，计算跨流差异图； 依据连续重建潜变量、向量量化连续潜变量和跨流差异图，执行掩码决策，生成最终掩码与发送策略图； 基于最终掩码与发送策略图，组织层级语法并进行编码，得到掩码比特与索引相关比特； 封包连续码流比特、掩码比特及索引相关比特，输出比特流； 生成最终掩码与发送策略图，包括： 利用连续重建潜变量、向量量化连续潜变量及跨流差异图，执行反事实评估，驱动生成最终掩码与发送策略图；所述反事实评估联合度量发送决策下的率失真代价与不发送决策下的率失真代价。
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