[发明专利]图片压缩方法、装置、介质及电子设备

权利要求书

1.一种图片压缩方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待压缩的目标图片；

确定所述待压缩的目标图片的所属场景；

按照所述场景，将所述待压缩的目标图片输入至与所述场景对应的图片压缩模型，以得到所述图片压缩模型输出的压缩后的所述目标图片，所述图片压缩模型包括基于卷积神经网络训练得到的特征提取层，所述图片压缩模型基于对应场景的图片训练得到；

将所述待压缩的目标图片替换为所述压缩后的所述目标图片。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在按照所述场景，将所述待压缩的目标图片输入至与所述场景对应的图片压缩模型，以得到所述图片压缩模型输出的压缩后的所述目标图片之前，所述方法还包括：

获取至少一个训练样本集，每一所述训练样本集包括多个样本图片，每一所述训练样本集包括的样本图片与一个场景对应；

针对每一训练样本集，利用该训练样本集中的样本图片，基于卷积神经网络训练得到对应场景的图片压缩模型的特征提取层。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图片压缩模型还包括位于特征提取层之前的预处理层，所述按照所述场景，将所述待压缩的目标图片输入至与所述场景对应的图片压缩模型，以得到所述图片压缩模型输出的压缩后的所述目标图片，包括：

将所述待压缩的目标图片输入至与所述场景对应的图片压缩模型，以使所述场景的图片压缩模型的预处理层去除所述目标图片的背景、对去除背景后的所述目标图片进行灰度处理和二值化处理并将处理后的所述待压缩的目标图片发送至所述特征提取层，由所述特征提取层对处理后的所述待压缩的目标图片进行特征提取后，输出压缩后的所述目标图片。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述图片压缩模型还包括与所述特征提取层级联的相似度判断模块，所述按照所述场景，将所述待压缩的目标图片输入至与所述场景对应的图片压缩模型，以得到所述图片压缩模型输出的压缩后的所述目标图片，包括：

按照所述场景，将所述目标图片输入至与所述场景对应的图片压缩模型，以得到所述图片压缩模型的特征提取层输出的压缩后的所述目标图片和所述图片压缩模型的相似度判断模块输出的所述待压缩的目标图片和所述压缩后的所述目标图片的相似度；

所述将所述待压缩的目标图片替换为所述压缩后的所述目标图片，包括：

根据所述相似度，将所述待压缩的目标图片替换为所述压缩后的所述目标图片。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述待压缩的目标图片为多个，所述根据所述相似度，将所述待压缩的目标图片替换为所述压缩后的所述目标图片，包括：

从所有所述待压缩的目标图片中任取预定数目个待压缩的目标图片；

若所述预定数目个待压缩的目标图片对应的相似度均达到预定相似度阈值，则将所有所述待压缩的目标图片替换为所述压缩后的所述目标图片，并将原始的压缩后的所述目标图片删除；

若所述预定数目个待压缩的目标图片对应的相似度中存在至少一个相似度未达到预定相似度阈值，则将所有对应的相似度未达到预定相似度阈值的压缩后的所述目标图片删除。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述若所述预定数目个待压缩的目标图片对应的相似度中存在至少一个相似度未达到预定相似度阈值，则将所有对应的相似度未达到预定相似度阈值的压缩后的所述目标图片删除，包括：

若所述预定数目个待压缩的目标图片对应的相似度中存在至少一个相似度未达到预定相似度阈值，则将所有对应的相似度达到预定相似度阈值的待压缩的目标图片替换为对应的所述压缩后的所述目标图片并将所有原始的压缩后的所述目标图片删除。