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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于连续可变码率分配的图像压缩方法、系统和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：CN119767013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510082862.1，技术领域涉及：H04N19/146；该发明授权基于连续可变码率分配的图像压缩方法、系统和存储介质是由汪大勇;袁超;周煜彪;罗程;刘卫红设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于连续可变码率分配的图像压缩方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于连续可变码率分配的图像压缩方法、系统和存储介质，该方法包括：获取待压缩图像，将其输入训练后的图像连续可变码率图像压缩网络，输出图像压缩结果；待压缩图像进行编码、解码，包括：在编码端：提取图像特征值y，利用联合量化模块，对图像特征值y进行通道维度和空间维度的联合量化，得到量化后的特征值；利用算术编码器，将量化后的特征值编码为比特流数据；在解码端：接收的比特流数据经过算术解码器解码后，进行通道维度和空间维度的联合反量化，得到解码后的图像特征值y’；对解码后的图像特征值y’，进行特征重构，得到重构图像。本发明可以动态控制图像压缩时的比特率，降低误码率，提升压缩图像的质量。

本发明授权基于连续可变码率分配的图像压缩方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.基于连续可变码率分配的图像压缩方法，其特征在于，包括：获取待压缩图像，将其输入训练后的图像连续可变码率图像压缩网络，输出图像压缩结果； 利用训练后的图像连续可变码率图像压缩网络对待压缩图像进行编码、解码，其过程具体包括： 在编码端：利用特征提取器，对图像进行特征提取，得到图像特征值y； 将图像特征值y与增益向量相乘，得到通道量化特征值yqc，增益向量是一个k维的向量，k等于图像特征值y的通道数，增益向量m1由训练后的量化参数估计网络QSE提供，训练后的量化参数估计网络QSE提供量化系数l,s，其中l表示量化级别，每个量化级别对应增益向量m1，量化级别l取值为0,1,2或3中任一整数，s表示插值系数； 所述量化参数估计网络QSE的训练过程为： 初始化量化参数估计网络QSE的参数； 随机选取一个目标量化参数ltarget，starget与图像样本，对图像样本进行压缩，得到实际码率Rtarget； 将所述实际码率Rtarget作为目标码率，将其与图像样本一起输入量化参数估计网络QSE，输出估计量化参数lreal，sreal； 计算所述目标量化参数ltarget，starget与估计量化参数lreal，sreal之间的损失，通过该损失反向传播，优化量化参数估计网络QSE； 将所述通道量化特征值yqc输入超先验网络，获取边信息；将边信息输入空间估计网络，经过依次经过3层卷积层和两层残差卷积处理后得到图像的空间信息qs，所述图像的空间信息qs包括图像中不同空间位置的纹理复杂度信息； 将所述通道量化特征值yqc与空间信息qs相除，得到空间量化特征值yqs即量化后的特征值； 利用算术编码器，将量化后的特征值编码为比特流数据； 在解码端： 接收的比特流数据经过算术解码器解码后，进行通道维度和空间维度的联合反量化，得到解码后的图像特征值y’； 对解码后的图像特征值y’，进行特征重构，得到重构图像。

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