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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利失真与感知码率自适应的可变码率深度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：CN120455677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202510634734.3，技术领域涉及：H04N19/124；该发明授权失真与感知码率自适应的可变码率深度图像压缩方法是由肖晶;张真;廖良设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本失真与感知码率自适应的可变码率深度图像压缩方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种失真与感知码率自适应的可变码率深度图像压缩方法，进行编码器模型构建，包括将待编码图像划分为不同粒度的图像块，提取分层特征，利用图像掩码过滤得到非重复表征的分层特征；基于分层矢量量化码本对分层特征进行矢量量化，生成离散索引表示并编码为码流文件；解码器模型构建，包括将码流文件解码为离散索引表示，通过分层矢量量化码本恢复分层特征，利用混合条件解码器进行融合与解码，生成重建图像；对编码器模型、解码器模型及分层矢量量化码本联合训练；通过训练后编码器模型将输入图像编码为码流文件，通过训练后解码器模型将码流文件解码为重建图像。本发明能够实现精细比特率控制以及感知和失真优化之间的自适应切换。

本发明授权失真与感知码率自适应的可变码率深度图像压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种失真与感知码率自适应的可变码率深度图像压缩方法，其特征在于，进行以下过程： 编码器模型构建，包括基于图像的信息密度将待编码图像划分为细粒度、中粒度、粗粒度三种不同大小的非重叠图像块，并通过图像掩码标识划分结果，通过分层编码器提取分层特征，利用图像掩码对分层特征进行过滤，得到非重复表征的分层特征；基于分层矢量量化码本对分层特征进行矢量量化，生成离散索引表示并编码为码流文件；其中，所述利用图像掩码对分层特征进行过滤，包括通过所述图像掩码与所述分层特征进行逐元素乘法运算，得到非重复表征的分层特征；所述分层矢量量化码本的码率控制通过调整图像块的粒度分布比例实现，高信息密度区域分配细粒度图像块以保留纹理细节，低信息密度区域分配粗粒度图像块以降低码率； 解码器模型构建，包括将码流文件解码为离散索引表示，通过分层矢量量化码本恢复分层特征，利用混合条件解码器对分层特征进行融合与解码，生成重建图像；其中，所述利用混合条件解码器对分层特征进行融合与解码，实现如下， 将分层特征送入混合条件解码器，首先经过特征聚合模块将来自不同层级的特征进行融合，表示为： 其中，表示带卷积层的下采样模块，为特征聚合得到的融合信息特征； 随后，聚合特征经过层级解码与特征更新，重建出解码图像，表示为： 其中，表示不同解码阶段的子网络，为取反操作，为逐元素乘法，分别为第一层解码特征、第二层解码特征与解码图像； 模型训练过程，包括对编码器模型、解码器模型及分层矢量量化码本进行联合训练； 输出结果，包括通过训练后的编码器模型将输入图像编码为码流文件，通过训练后的解码器模型将码流文件解码为重建图像。

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