[发明专利]一种图像处理方法、装置及设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

将多张待处理图像中的每张待处理图像转换为一份图像数据；

将转换得到的每份图像数据分别输入第一压缩神经网络，所述第一压缩神经网络的输出为第一解压缩神经网络的输入，以使所述第一压缩神经网络和所述第一解压缩神经网络利用所述每份图像数据调整计算参数；

当所述每份图像数据与该图像数据对应的从所述第一解压缩神经网络输出的数据的相似度均大于预设阈值时，将所述第一压缩神经网络的计算参数确定为第一压缩计算参数，将所述第一解压缩神经网络的计算参数确定为第一解压缩计算参数；

将所述第一压缩神经网络的计算参数设置为所述第一压缩计算参数，分别将每份图像数据输入设置后的第一压缩神经网络，以对每份图像数据进行压缩，生成每份图像数据的压缩数据；

生成至少一个第一图像压缩包，所述第一图像压缩包中包含至少一份图像数据的压缩数据、所述第一解压缩神经网络的构建信息及所述第一解压缩计算参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将多张待处理图像中的每张待处理图像转换为一份图像数据，包括：

将每张待处理图像按照预设的缩放参数进行缩放，得到第一位图图像；

将所述第一位图图像转换为第一矩阵，并将所述第一矩阵转换为一维向量，将所述一维向量作为一份图像数据；

所述第一图像压缩包中还包含所述至少一份图像数据的元信息；所述元信息包括：图像的原始信息及所述缩放参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述缩放参数包括：长度，宽度及图像通道数；

所述第一压缩神经网络的输入层神经元个数、以及所述第一解压缩神经网络的输出层神经元个数为：所述长度与所述宽度与所述图像通道数的积。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取第二图像压缩包，所述第二图像压缩包中包括：至少一份压缩数据、第二解压缩神经网络的构建信息及第二解压缩计算参数；

根据所述第二解压缩神经网络的构建信息构建第二解压缩神经网络，并将所述第二解压缩神经网络的计算参数设置为所述第二解压缩计算参数；

将所述第二图像压缩包中的每份压缩数据输入设置后的第二解压缩神经网络，以对所述第二图像压缩包中的每份压缩数据进行解压缩，生成每份压缩数据的图像数据；

将所生成的图像数据转换为图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二图像压缩包中还包括：图像的元信息，所述元信息包括：缩放参数和图像的原始信息；

所述将所生成的图像数据转换为图像，包括：

针对每份图像数据，根据所述缩放参数，将该份图像数据转换为第二矩阵；

将所述第二矩阵转换为第二位图图像；

根据所述图像的原始信息将所述第二位图图像转换为图像。

6.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

第一转换模块，用于将多张待处理图像中的每张待处理图像转换为一份图像数据；

输入模块，用于将转换得到的每份图像数据分别输入第一压缩神经网络，所述第一压缩神经网络的输出为第一解压缩神经网络的输入，以使所述第一压缩神经网络和所述第一解压缩神经网络利用所述每份图像数据调整计算参数；

确定模块，用于当所述每份图像数据与该图像数据对应的从所述第一解压缩神经网络输出的数据的相似度均大于预设阈值时，将所述第一压缩神经网络的计算参数确定为第一压缩计算参数，将所述第一解压缩神经网络的计算参数确定为第一解压缩计算参数；

压缩模块，用于将所述第一压缩神经网络的计算参数设置为所述第一压缩计算参数，分别将每份图像数据输入设置后的第一压缩神经网络，以对每份图像数据进行压缩，生成每份图像数据的压缩数据；

生成模块，用于生成至少一个第一图像压缩包，所述第一图像压缩包中包含至少一份图像数据的压缩数据、所述第一解压缩神经网络的构建信息及所述第一解压缩计算参数。