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龍圖騰網獲悉武漢大學申請的專利基于跨圖像先驗的高分遙感圖像壓縮方法、設備及產品獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119011859B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411055478.4，技術領域涉及：H04N19/42；該發明授權基于跨圖像先驗的高分遙感圖像壓縮方法、設備及產品是由杜博;付川設計研發完成，并于2024-08-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于跨圖像先驗的高分遙感圖像壓縮方法、設備及產品在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于跨圖像先驗的高分遙感圖像壓縮方法、設備及產品，首先將原始圖像拆分成多個子圖像，然后逐子圖像進行編解碼，使得后續子圖像編碼的時候能夠充分利用先前的子圖像的所有信息，該先驗信息被稱之為跨圖像先驗信息。在編碼第一幅圖像的時候，沒有先前編碼的子圖像，因此僅使用從原始圖像中提取的超先驗進行熵模型的構建，而在編碼最后一幅子圖像的時候，先前編碼的所有子圖像的跨圖像先驗信息都可以用于熵模型的構建。在使用跨圖像先驗的時候，后續子圖像可以使用先前子圖像的所有信息，也隱式的使用了局部和非局部上下文信息，因此能夠較好的挖掘高分辨率遙感圖像中存在的局部和非局部冗余，從而提升最終的壓縮性能。

本發明授權基于跨圖像先驗的高分遙感圖像壓縮方法、設備及產品在權利要求書中公布了：1.一種基于跨圖像先驗的高分遙感圖像壓縮方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：將原始遙感圖像拆分成若干個子圖像，拆分后的子圖像的相同位置的像素在原始遙感圖像上屬于相鄰位置； 步驟2：利用分析網絡從子圖像中抽取潛在表示信息，量化后利用Factorized熵模型對潛在表示信息的每個像素點構建一個熵模型，然后計算出每個像素點的概率，利用該熵模型和概率值，使用熵編碼算法，將潛在表示信息進行編碼，得到碼流bit_0； 步驟3：利用合成網絡從潛在表示信息中獲取超先驗信息hyperprior，作為后續所有子圖像壓縮的全局超先驗信息； 步驟4：利用熵參數預測網絡逐子圖像構建各個子圖像的熵模型，然后利用熵編碼算法進行編碼； 所述熵參數預測網絡，包括順序連接的卷積層、殘差模塊、卷積層、殘差模塊和卷積層；所述殘差模塊由順序連接Norm+Relu層、conv1卷積層、Norm+ReLU層、conv3卷積層、NormReLU層和conv1卷積層組成； 在編碼子圖像1的時候，熵參數預測網絡的輸入只有超先驗信息hyperprior，在編碼后續子圖像時，利用先前編碼的子圖像信息，即跨圖像先驗信息，將超先驗信息hyperprior與跨圖像先驗信息一起輸入CT模塊中，獲得后續子圖像的先驗信息，然后輸入熵參數預測網絡中進行熵模型參數的預測獲得熵模型；利用獲取的熵模型，使用熵編碼算法獲得碼流碼流bit_1、…、bit_N；其中，N為子圖數量； 步驟5：將所有的碼流集合在一起，獲得最終的無損圖像壓縮的結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人武漢大學，其通訊地址為：430072 湖北省武漢市武昌區八一路299號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。