基于深度学习的高光谱图像无损压缩方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201810763677.9

申请日：

2018-07-12

公开(公告)号：

CN108960333A

公开(公告)日：

2018-12-07

发明(设计)人：

吴家骥赵世慧屈檀李皎皎

申请人：

申请人地址：

710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G06N308 H04N19593

代理机构：

陕西电子工业专利中心 61205

代理人：

程晓霞;王品华

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2018-12-07	公开	公开
2019-01-01	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20180712
2021-12-17	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于深度学习的图像无损/近无损压缩方法 [P].

刘贤明 ;

柏园超 ;

季向阳 .

中国专利 :CN114359422B ,2024-08-09

[2]

一种基于深度学习的图像无损/近无损压缩方法 [P].

刘贤明 ;

柏园超 ;

季向阳 .

中国专利 :CN114359422A ,2022-04-15

[3]

一种基于深度学习的天文图像无损压缩方法 [P].

刘应波 ;

柳晓莹 ;

杨磊 ;

付怀颖 .

中国专利 :CN117422780A ,2024-01-19

[4]

基于深度学习的点云无损压缩方法和装置 [P].

王岩 ;

金熠琦 .

中国专利 :CN115471576A ,2022-12-13

[5]

基于变换编码和深度学习的医学图像无损压缩方法及系统 [P].

杨高波 ;

李甜甜 ;

郭睿骁 .

中国专利 :CN119653110B ,2025-09-19

[6]

基于变换编码和深度学习的医学图像无损压缩方法及系统 [P].

杨高波 ;

李甜甜 ;

郭睿骁 .

中国专利 :CN119653110A ,2025-03-18

[7]

基于邻域信息深度学习的高光谱图像分类方法 [P].

刘忆森 ;

周松斌 ;

黄可嘉 ;

李昌 ;

韩威 ;

刘伟鑫 .

中国专利 :CN107798348A ,2018-03-13

[8]

基于支持向量回归的光谱图像无损压缩方法 [P].

吴家骥 ;

白静 ;

任改玲 ;

张敏 ;

焦李成 ;

张向荣 ;

王爽 ;

熊涛 ;

刘红英 .

中国专利 :CN104270640A ,2015-01-07

[9]

一种基于深度学习的高光谱图像分类方法 [P].

孙崐 ;

张天意 .

中国专利 :CN112101467A ,2020-12-18

[10]

一种基于深度学习的高光谱图像压缩方法及装置 [P].

种衍文 ;

李浩南 ;

潘少明 .

中国专利 :CN110348487B ,2019-10-18

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