河北师范大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所;北京航空航天大学孙康获国家专利权
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龙图腾网获悉河北师范大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所;北京航空航天大学申请的专利基于信噪比特征的渐进式图像压缩方法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：CN121334394B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511881394.0，技术领域涉及：H04N19/33；该发明授权基于信噪比特征的渐进式图像压缩方法是由孙康;陈金勇;李方方;王敏;胡引翠;崔文元;周冠华;袁新哲设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于信噪比特征的渐进式图像压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于信噪比特征的渐进式图像压缩方法，属于图像处理领域。其包括以下步骤：确定图像缩略图的分层级别，对图像进行扩展，并进行分层降采样，获得缩略图像，估计缩略图的噪声水平，并计算缩略图的信噪比协方差矩阵，利用广义特征值算法求解信噪比协方差矩阵的特征向量，对图像进行信噪比最大化投影并保留压缩图像信息，利用压缩图像信息进行图像复原。本发明是一种渐进式压缩图像方法，可以在多种系统中提高用户体验，具有高压缩比、高质量重建的优点，应用场景广泛。
本发明授权基于信噪比特征的渐进式图像压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信噪比特征的渐进式图像压缩方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，根据原始图像尺寸确定分层级别n，将图像的宽和高均扩展至的整数倍，并对扩展后的图像分层进行奇偶2倍降采样，通过多级奇偶降采样，获得个大小一致的缩略图像； 步骤2，计算个缩略图像的信号协方差矩阵；同时，通过提取每个缩略图像的噪声成分，计算噪声协方差矩阵，并构造信噪比协方差矩阵； 步骤3，计算信噪比协方差矩阵的特征向量和特征值，并保留具有最大m个特征值的特征向量，构成的特征矩阵记为；其中，m为设定值； 步骤4，利用特征矩阵对各个缩略图像进行投影，得到m个投影图像； 步骤5，在进行图像恢复时，利用特征矩阵的转置矩阵计算个大小一致的重构缩略图，并按照步骤1图像降采样的反顺序拼接，恢复出原来的图像。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北师范大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所;北京航空航天大学，其通讯地址为：050024 河北省石家庄市南二环东路20号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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