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龙图腾网恭喜上海双深信息技术有限公司申请的专利提升图像编解码率失真性能的方法及装置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：CN115086666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210513069.9，技术领域涉及：H04N19/154；该发明授权提升图像编解码率失真性能的方法及装置是由张子文;武祥吉;陈也达;袁庆祝设计研发完成，并于2022-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本提升图像编解码率失真性能的方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了本发明的目的是提供一种提升图像编解码率失真性能的方法及装置，使用transformer设计模式设计全局超先验概率网络，可以增强全局信息代表能力并提升对超先验层特征的编码能力，同时增强了整体图像编解码的RD性能。

本发明授权提升图像编解码率失真性能的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种提升图像编解码率失真性能的方法，其特征在于，包括：搭建包含编码网络、量化模块、全局超先验概率网络、熵编码与熵解码模块，以及解码网络的图像编解码模型；所述全局超先验概率网络为基于transformer模型实现的网络；输入原始图像，通过所述编码网络提取图像特征，称为初级特征；通过所述量化模块对所述初级特征进行变换，获得二级特征；将所述初级特征与二级特征输入至所述全局超先验概率网络，通过对所述初级特征进行超先验层特征提取与超先验信息重构，获得超先验信息，结合所述超先验信息与所述二级特征进行概率参数估计；由熵编码与熵解码模块结合概率参数估计结果对所述二级特征进行熵编码与熵解码；通过解码网络对二级特征的熵解码结果进行非线性变换，获得重建图像；其中，对所述初级特征进行超先验层特征提取的网络称为超先验全局自注意力编码网络，其包括：三个层标准化层、第一多头注意力模块、第一线性变换层与第一卷积层，所述三个层标准化层分别称为第一层标准化层、第二层标准化层与第三层标准化层；将所述初级特征输入所述第一层标准化层，获得所述第一多头注意力模块所需的第一值矩阵与第一键矩阵；将通过预设方式获得的固定维度的参数NC输入至所述第二层标准化层获得所述第一多头注意力模块所需的第一查询矩阵；将所述第一值矩阵、第一键矩阵与第一查询矩阵输入至所述第一多头注意力模块获得第一注意力集合；将所述第一注意力集合与所述参数NC进行残差连接，获得第一残差连接结果，再依次通过所述第三层标准化层与第一线性变换层，获得第一线性变换结果；将所述第一线性变换结果与所述第一残差连接结果进行残差连接，获得第二残差连接结果，再通过所述第一卷积层获得固定大小的超先验层特征。

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