神经网络图像超压缩技术

1/1神经网络图像超压缩技术第一部分神经网络图像压缩技术定义和发展历程 2第二部分卷积神经网络在图像压缩中的应用 4第三部分最近邻插值法与双线性插值法在图像压缩中的对比 7第四部分基于率失真的神经网络图像压缩方法 9第五部分深度学习模型在图像超压缩中的应用 11第六部分图像超压缩技术在安防监控和医疗影像中的应用 13第七部分图像超压缩技术在自动驾驶和机器人视觉中的应用 17第八部分图像超压缩技术在航天航空和军事领域的应用 19

第一部分神经网络图像压缩技术定义和发展历程关键词关键要点【神经网络图像压缩技术概述】：

1.神经网络图像压缩技术是一种利用深度学习技术对图像进行压缩的算法，它将图像数据作为输入，并输出压缩后的数据。

2.与传统图像压缩算法相比，神经网络图像压缩技术具有更高的压缩率，并且能够更好地保持图像质量。

3.目前，神经网络图像压缩技术主要分为两类：基于重建的图像压缩技术和基于感知的图像压缩技术。

【神经网络图像压缩技术的发展历程】：

神经网络图像超压缩技术定义和发展历程

#神经网络图像压缩技术定义

神经网络图像压缩技术是一种利用神经网络来实现图像压缩的算法方法。它通过使用多层神经网络来学习和提取图像中的模式和信息，然后利用这些模式和信息来表示和重建原始图像。神经网络图像压缩技术可以达到较高的压缩率，同时还能保持较好的图像质量，在图像处理和传输中具有广泛的应用前景。

#神经网络图像压缩技术发展历程

神经网络图像压缩技术的研究和发展经历了三个主要阶段：

早期探索阶段（1990s-2000s）：这一阶段，研究人员开始探索使用神经网络来实现图像压缩的可能性。早期的神经网络图像压缩算法通常是基于逐像素处理的，只能实现有限的压缩率和图像质量。

深度学习阶段（2010s）：深度学习的兴起带来了神经网络图像压缩技术的发展新突破。深层神经网络可以学习和提取图像中的复杂模式和信息，从而可以实现更有效的图像压缩。这一阶段，出现了许多基于深度学习的神经网络图像压缩算法，这些算法可以实现更高的压缩率和更好的图像质量。

应用探索阶段（2020s）：目前，神经网络图像压缩技术正在进入应用探索阶段。越来越多的研究人员和企业开始探索将神经网络图像压缩技术应用于实际应用中。例如，神经网络图像压缩技术可以用于图像传输、图像存储、图像分析和图像处理等领域。

#神经网络图像压缩技术面临的挑战

虽然神经网络图像压缩技术取得了很大的进展，但still面临着一些挑战。这些挑战包括：

计算复杂度高：神经网络图像压缩算法通常需要大量的计算，这使得它们在实时应用中难以使用。

模型规模大：神经网络图像压缩算法通常需要大量的参数，这使得它们的模型规模很大，难以部署和使用。

泛化能力差：神经网络图像压缩算法通常对训练数据具有较强的依赖性，这使得它们在处理不同类型图像时泛化能力差。

#神经网络图像压缩技术的发展前景

尽管facingchallenges，但神经网络图像压缩技术still有广阔的发展前景。随着计算能力的不断提高和深度学习技术的不断发展，神经网络图像压缩算法的计算复杂度和模型规模willgradually下降。同时，随着研究人员对神经网络图像压缩算法的泛化能力进行更深入的研究，神经网络图像压缩算法的性能willfurtherimprove。

总之，神经网络图像压缩技术isstillinitsearlystagesofdevelopment,butithasgreatpotentialtorevolutionizethewaywecompressimages.Ascomputingpowergrowsanddeeplearningtechniquescontinuetoevolve,wecanexpecttoseeevenmoreimpressiveresultsfromneuralnetworkimagecompressionintheyearstocome.第二部分卷积神经网络在图像压缩中的应用关键词关键要点卷积神经网络的基本结构，用于图像压缩。

1.卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，它在图像处理和计算机视觉任务中取得了优异的性能。CNN的网络结构是通过将卷积操作、池化操作和全连接层连接起来组成的。

2.CNN通常由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。输入层负责接收输入图像，卷积层负责提取图像中的特征，池化层负责减少图像中的冗余信息，全连接层负责将提取到的特征进行分类或回归，输出层负责输出最终结果。

3.CNN通过训练能够学习到图像中的重要特征，并将其用于图像压缩。CNN可以将图像压缩成更小的尺寸，同时保持图像的质量。

卷积神经网络在图像压缩中的应用。

1.卷积神经网络（CNN）在图像压缩中的应用主要有两种：有损压缩和无损压缩。有损压缩是指将图像压缩成更小的尺寸，同时允许一定程度的失真。无损压缩是指将图像压缩成更小的尺寸，同时不引入任何失真。

2.CNN在有损图像压缩中主要用于设计图像编码器和解码器。图像编码器负责将图像压缩成更小的尺寸，图像解码器负责将压缩后的图像恢复成原始图像。CNN可以学习到图像中的重要特征，并将其用于设计更有效的图像编码器和解码器。

3.CNN在无损图像压缩中主要用于设计图像预测器。图像预测器负责预测图像中下一个像素的值。CNN可以学习到图像中的上下文信息，并将其用于预测下一个像素的值。预测下一个像素的值，从而实现图像压缩。卷积神经网络在图像压缩中的应用

#概述

卷积神经网络（CNN）在图像压缩领域展现出巨大潜力，能够有效地捕获图像的局部特征和长程依赖关系，从而实现高质量的图像压缩。CNN的应用可以分为两种主要类型：

1.无损压缩：CNN可以用于无损压缩，即在压缩和解压缩过程中不会损失任何信息。这种类型的压缩通常用于医疗图像、科学数据和其他需要保持图像完整性的应用。

2.有损压缩：CNN可以用于有损压缩，即在压缩过程中会丢失一些信息，但在解压缩后仍然可以获得可接受的质量。这种类型的压缩通常用于消费类应用，如社交媒体、在线游戏和视频流。

#CNN在图像压缩中的优点

CNN在图像压缩中具有以下优点：

1.局部信息提取能力：CNN能够通过卷积操作有效地提取图像的局部信息，从而捕获图像的纹理、边缘和物体等特征。

2.长程依赖关系建模能力：CNN能够通过池化操作和跳跃连接将不同层次的特征图连接起来，从而建模图像中的长程依赖关系。

3.端到端训练能力：CNN可以端到端地进行训练，即直接从原始图像输入到压缩后的图像输出，无需人工设计复杂的特征提取和压缩算法。

4.并行计算能力：CNN的卷积操作和池化操作可以并行进行，这使得CNN可以在GPU或其他并行硬件上高效地运行。

#CNN在图像压缩中的应用实例

目前，CNN在图像压缩领域已经取得了令人印象深刻的成果。一些代表性的应用实例包括：

1.谷歌的BPG图像压缩格式：BPG是谷歌开发的一种新的图像压缩格式，它基于CNN的无损压缩算法。BPG图像格式能够在保持无损质量的前提下，实现比JPEG格式更高的压缩率。

2.腾讯的JPEGXR图像压缩格式：JPEGXR是腾讯开发的一种新的图像压缩格式，它基于CNN的有损压缩算法。JPEGXR图像格式能够在保持可接受的质量的前提下，实现比JPEG格式更高的压缩率。

3.微软的HEVC图像压缩格式：HEVC是微软开发的一种新的视频压缩格式，它基于CNN的有损压缩算法。HEVC视频压缩格式能够在保持可接受的质量的前提下，实现比H.264格式更高的压缩率。

#总结

CNN在图像压缩领域展现出巨大潜力，能够有效地捕获图像的局部特征和长程依赖关系，从而实现高质量的图像压缩。随着CNN技术的不断发展，未来CNN在图像压缩领域将会发挥越来越重要的作用。第三部分最近邻插值法与双线性插值法在图像压缩中的对比关键词关键要点最近邻插值法

1.原理：最近邻插值法是一种简单的图像插值方法。对于图像中要插值的像素点，在原图像中找到距离该像素点最近的像素点，并将该像素点的值赋予要插值的像素点。

2.优点：最近邻插值法实现简单，计算量小，速度快。

3.缺点：最近邻插值法得到的图像质量较差，会出现明显的锯齿状边缘。

双线性插值法

1.原理：双线性插值法是一种常用的图像插值方法。对于图像中要插值的像素点，在原图像中找到距离该像素点最近的四个像素点，并根据这四个像素点的值和插值的坐标，计算出要插值的像素点的值。

2.优点：双线性插值法得到的图像质量比最近邻插值法好，不会出现明显锯齿状边缘。

3.缺点：双线性插值法比最近邻插值法复杂，计算量更大，速度较慢。最近邻插值法：

最近邻插值法是最简单的图像超压缩技术之一，它通过将每个像素的值复制到其相邻像素来实现图像压缩。这种方法简单易行，但压缩效果不佳，会导致图像质量下降。

双线性插值法：

双线性插值法是一种比最近邻插值法更复杂的图像超压缩技术，它通过使用相邻像素的值来计算每个像素的新值。这种方法可以产生比最近邻插值法更好的图像质量，但压缩效果仍然有限。

对比：

最近邻插值法和双线性插值法的主要区别在于它们计算新像素值的方式。最近邻插值法直接复制相邻像素的值，而双线性插值法则使用相邻像素的值来计算一个新的平均值。

在图像质量方面，双线性插值法优于最近邻插值法。这是因为双线性插值法可以产生更平滑的图像，而最近邻插值法会导致图像出现锯齿状边缘。

在压缩效果方面，最近邻插值法优于双线性插值法。这是因为最近邻插值法只复制像素值，而双线性插值法需要计算新的像素值，这会增加计算量。

结论：

最近邻插值法和双线性插值法都是简单的图像超压缩技术，它们可以有效地降低图像的文件大小。然而，双线性插值法在图像质量方面优于最近邻插值法，而最近邻插值法在压缩效果方面优于双线性插值法。因此，在选择图像超压缩技术时，需要根据实际情况权衡图像质量和压缩效果。

具体示例：

下图展示了最近邻插值法和双线性插值法在图像压缩中的对比效果。

[图片]

左图是原始图像，中间是使用最近邻插值法压缩后的图像，右图是使用双线性插值法压缩后的图像。可以看出，双线性插值法产生的图像质量明显优于最近邻插值法。

更多信息：

有关最近邻插值法和双线性插值法的更多信息，可以参考以下资源：

*[最近邻插值法](/wiki/Nearest-neighbor_interpolation)

*[双线性插值法](/wiki/Bilinear_interpolation)

*[图像超压缩](/wiki/Image_compression)第四部分基于率失真的神经网络图像压缩方法关键词关键要点基于率失真的神经网络图像压缩方法的关键技术

1.率失真模型：率失真模型将图像压缩问题形式化为一个优化问题，目标是找到在给定失真水平下比特率最低的压缩方案。常用的率失真模型包括香农熵模型、高斯-马尔可夫模型和上下文自适应二进制算术编码等。

2.神经网络建模：神经网络可以用来学习图像的统计特性，并据此构建率失真模型。常用的神经网络结构包括卷积神经网络、循环神经网络和变分自编码器等。

3.优化算法：优化算法用于寻找率失真模型的最优解。常用的优化算法包括梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法等。

基于率失真的神经网络图像压缩方法的优势

1.压缩性能优越：基于率失真的神经网络图像压缩方法可以显著提高图像压缩性能，在保证图像质量的前提下，可以大幅降低比特率。

2.鲁棒性强：基于率失真的神经网络图像压缩方法对图像噪声和失真具有较强的鲁棒性，能够在各种图像条件下保持良好的压缩性能。

3.适应性强：基于率失真的神经网络图像压缩方法可以根据不同的图像类型和压缩需求进行调整，实现自适应压缩。

基于率失真的神经网络图像压缩方法的局限性

1.计算复杂度高：基于率失真的神经网络图像压缩方法通常需要大量的计算资源，这使得其在实际应用中受到限制。

2.训练数据量大：基于率失真的神经网络图像压缩方法需要大量的训练数据才能达到较好的性能，这使得其训练过程耗时较长。

3.难以选择合适的参数：基于率失真的神经网络图像压缩方法涉及许多参数，这些参数的选择对压缩性能有很大的影响。选择合适的参数是一个困难的任务，需要经验和技巧。#基于率失真的神经网络图像压缩方法

神经网络图像超压缩技术中，基于率失真的神经网络图像压缩方法是一种以视觉质量为目标，同时考虑图像的比特率和视觉失真的压缩方法。这种方法通过对神经网络进行优化，在给定比特率的约束下，最大化图像的视觉质量，或在给定视觉失真的约束下，最小化图像的比特率。

基于率失真的神经网络图像压缩方法的原理是，首先将图像输入到神经网络中，神经网络将图像编码成一个比特流，然后将比特流解码成图像。神经网络的优化目标是，在给定比特率或视觉失真的约束下，最大化图像的视觉质量。

基于率失真的神经网络图像压缩方法的应用领域包括：

*图像传输：在带宽受限的网络中，基于率失真的神经网络图像压缩方法可以有效地降低图像的比特率，从而提高图像的传输速度。

*图像存储：在存储空间受限的设备中，基于率失真的神经网络图像压缩方法可以有效地减小图像的文件大小，从而节省存储空间。

*图像处理：在图像处理任务中，基于率失真的神经网络图像压缩方法可以作为一种预处理或后处理工具，用于降低图像的比特率或视觉失真。

基于率失真的神经网络图像压缩方法的优势包括：

*视觉质量高：基于率失真的神经网络图像压缩方法在给定比特率或视觉失真的约束下，能够生成高质量的图像。

*压缩率高：基于率失真的神经网络图像压缩方法能够在不影响图像视觉质量的前提下，有效地降低图像的比特率。

*速度快：基于率失真的神经网络图像压缩方法的压缩速度和解码速度都很快，能够满足实时处理的需求。

基于率失真的神经网络图像压缩方法的不足之处包括：

*优化困难：基于率失真的神经网络图像压缩方法的优化过程比较复杂，需要大量的训练数据和计算资源。

*模型复杂：基于率失真的神经网络图像压缩方法的模型通常比较复杂，需要大量的参数，这可能会导致模型的训练和推理速度较慢。

*通用性差：基于率失真的神经网络图像压缩方法通常针对特定类型的图像进行优化，在其他类型的图像上可能表现不佳。

总的来说，基于率失真的神经网络图像压缩方法是一种很有前景的图像压缩技术，它具有视觉质量高、压缩率高、速度快的优点。然而，这种方法的优化困难、模型复杂、通用性差等不足之处也限制了它的应用。第五部分深度学习模型在图像超压缩中的应用深度学习模型在图像超压缩中的应用

深度学习模型在图像超压缩领域取得了显著的进展，并已成为该领域的主流方法。深度学习模型能够学习图像的内在结构和特征，并通过这些特征来重建出高分辨率的图像。

#深度学习模型在图像超压缩中的优势

深度学习模型在图像超压缩中具有以下优势：

*强大的特征提取能力。深度学习模型能够自动学习图像的内在结构和特征，并通过这些特征来重建出高分辨率的图像。

*端到端训练。深度学习模型可以端到端训练，即直接将低分辨率图像作为输入，高分辨率图像作为输出，无需人工设计复杂的特征提取方法。

*强大的鲁棒性。深度学习模型对图像噪声、模糊等失真具有较强的鲁棒性，能够在各种条件下重建出高质量的图像。

#深度学习模型在图像超压缩中的应用

深度学习模型在图像超压缩领域得到了广泛的应用，主要包括以下几个方面：

*图像超分辨率。图像超分辨率是指将低分辨率图像重建为高分辨率图像的技术。深度学习模型在图像超分辨率领域取得了显著的进展，能够将低分辨率图像重建为逼真的高分辨率图像。

*图像去噪。图像去噪是指去除图像中的噪声的技术。深度学习模型在图像去噪领域也取得了显著的进展，能够有效地去除图像中的噪声，而不会对图像的细节造成损害。

*图像增强。图像增强是指提高图像质量的技术，包括图像锐化、图像去模糊、图像颜色增强等。深度学习模型在图像增强领域也取得了显著的进展，能够有效地提高图像的质量。

#深度学习模型在图像超压缩中的挑战

深度学习模型在图像超压缩领域也面临着一些挑战，主要包括以下几个方面：

*计算量大。深度学习模型通常需要大量的计算资源，这可能会限制其在实际应用中的使用。

*模型复杂。深度学习模型通常非常复杂，这可能会导致其难以理解和解释。

*缺乏泛化能力。深度学习模型通常在特定数据集上训练，这可能会导致其在新的数据集上性能不佳。

#总结

深度学习模型在图像超压缩领域取得了显著的进展，并在图像超分辨率、图像去噪、图像增强等方面得到了广泛的应用。然而，深度学习模型也面临着一些挑战，例如计算量大、模型复杂、缺乏泛化能力等。尽管如此，深度学习模型在图像超压缩领域仍然具有很大的潜力，随着深度学习理论的发展和计算资源的不断进步，深度学习模型在图像超压缩领域的应用将会更加广泛。第六部分图像超压缩技术在安防监控和医疗影像中的应用关键词关键要点神经网络图像超压缩技术在安防监控中的应用

1.实时监控：神经网络图像超压缩技术可用于实时监控，通过对监控视频进行超压缩，降低网络传输带宽，减少存储空间需求，提高监控系统的实时性。

2.图像质量保障：神经网络图像超压缩技术可有效保障图像质量，即使在高压缩率下，也能保持图像的清晰度和细节。

3.告警检测：神经网络图像超压缩技术可用于告警检测，通过对监控视频进行超压缩，减少数据量，提高告警检测的效率和准确率。

神经网络图像超压缩技术在医疗影像中的应用

1.医学影像存储和传输：神经网络图像超压缩技术可用于医学影像的存储和传输，通过对医学影像进行超压缩，降低网络传输带宽，减少存储空间需求，提高医学影像的存储和传输效率。

2.医学影像诊断：神经网络图像超压缩技术可用于医学影像的诊断，通过对医学影像进行超压缩，减少图像数据量，加快诊断速度，提高诊断准确率。

3.医学影像分析：神经网络图像超压缩技术可用于医学影像的分析，通过对医学影像进行超压缩，提取关键特征，有助于疾病的诊断和治疗。#神经网络图像超压缩技术在安防监控和医疗影像中的应用

一、安防监控

#1.视频监控超压缩

图像超压缩技术在安防监控领域具有广泛的应用前景。在视频监控系统中，由于监控视频数据量巨大，对存储和传输提出了很大的挑战。图像超压缩技术能够有效地减少监控视频数据量，从而降低存储成本和传输带宽需求。

#2.车牌识别

图像超压缩技术在车牌识别系统中也得到了广泛的应用。车牌识别系统通常需要对车辆进行识别，而车牌是车辆的重要识别特征。图像超压缩技术可以有效地减少车牌图像的数据量，从而降低识别难度，提高识别准确率。

#3.人脸识别

图像超压缩技术在人脸识别系统中也具有重要的应用价值。人脸识别系统通常需要对人脸进行识别，而人脸是人的重要特征。图像超压缩技术可以有效地减少人脸图像的数据量，从而降低识别难度，提高识别准确率。

二、医疗影像

#1.医学影像超压缩

图像超压缩技术在医疗影像领域也具有重要的应用价值。医学影像数据量巨大，对存储和传输提出了很大的挑战。图像超压缩技术能够有效地减少医学影像数据量，从而降低存储成本和传输带宽需求。

#2.医学影像诊断

图像超压缩技术在医学影像诊断中也得到了广泛的应用。医学影像诊断通常需要对医学影像进行分析，以诊断疾病。图像超压缩技术可以有效地减少医学影像的数据量，从而降低分析难度，提高诊断准确率。

#3.医学影像治疗

图像超压缩技术在医学影像治疗中也具有重要的作用。医学影像治疗通常需要对医学影像进行分析，以确定治疗方案。图像超压缩技术可以有效地减少医学影像的数据量，从而降低分析难度，提高治疗方案的准确性。

三、应用实例

#1.安防监控

在安防监控领域，图像超压缩技术已被广泛应用于视频监控系统、车牌识别系统和人脸识别系统中。例如，在视频监控系统中，图像超压缩技术可以将监控视频数据量减少90%以上，从而降低存储成本和传输带宽需求；在车牌识别系统中，图像超压缩技术可以将车牌图像数据量减少80%以上，从而提高识别准确率；在人脸识别系统中，图像超压缩技术可以将人脸图像数据量减少70%以上，从而提高识别准确率。

#2.医疗影像

在医疗影像领域，图像超压缩技术已被广泛应用于医学影像诊断和医学影像治疗中。例如，在医学影像诊断中，图像超压缩技术可以将医学影像数据量减少90%以上，从而降低分析难度，提高诊断准确率；在医学影像治疗中，图像超压缩技术可以将医学影像数据量减少80%以上，从而降低分析难度，提高治疗方案的准确性。

四、结论

图像超压缩技术在安防监控和医疗影像领域具有广泛的应用价值。图像超压缩技术可以有效地减少图像数据量，从而降低存储成本和传输带宽需求；提高图像识别和分析的准确率；降低图像诊断和治疗的难度。随着图像超压缩技术的不断发展，其在安防监控和医疗影像领域中的应用将会越来越广泛。第七部分图像超压缩技术在自动驾驶和机器人视觉中的应用关键词关键要点【ับ名称】：自动驾驶系统中的图像超压缩

1.自动驾驶系统依赖于大量传感器来收集周围环境的数据，包括摄像头、雷达和激光雷达。这些传感器产生的数据量庞大，对实时处理和传输提出了挑战。

2.图像超压缩技术可以通过减少图像数据量来解决这一挑战，而不会牺牲图像质量。

3.通过减少图像数据量，自动驾驶系统可以更快地处理和传输数据，从而提高系统的响应速度和可靠性。

4.图像超压缩技术还可以降低自动驾驶系统的成本，因为更小的图像数据量需要的存储空间和带宽更少。

【ับ名称】：机器人视觉中的图像超压缩

图像超压缩技术在自动驾驶和机器人视觉中的应用

图像超压缩技术在自动驾驶和机器人视觉领域具有广阔的应用前景。

1.自动驾驶

自动驾驶系统需要处理大量的高分辨率图像数据，包括道路、车辆和其他障碍物的信息。这些数据通常需要进行压缩，以便在自动驾驶系统中进行快速传输和处理。

图像超压缩技术可以在不损失太多细节的情况下，将图像的大小大幅度压缩。这可以大大减少自动驾驶系统需要处理的数据量，从而提高自动驾驶系统的性能和效率。

此外，图像超压缩技术还可以帮助自动驾驶系统在恶劣天气条件下更好地工作。在雾天或雨天，图像的质量通常会下降。图像超压缩技术可以帮助自动驾驶系统在这些条件下更好地识别道路和障碍物，从而提高自动驾驶系统的安全性。

2.机器人视觉

机器人视觉系统也需要处理大量的高分辨率图像数据。这些数据通常用于机器人导航、目标检测和识别等任务。

图像超压缩技术可以帮助机器人视觉系统在不损失太多细节的情况下，将图像的大小大幅度压缩。这可以大大减少机器人视觉系统需要处理的数据量，从而提高机器人视觉系统的性能和效率。

此外，图像超压缩技术还可以帮助机器人视觉系统在恶劣天气条件下更好地工作。在雾天或雨天，图像的质量通常会下降。图像超压缩技术可以帮助机器人视觉系统在这些条件下更好地识别目标和障碍物，从而提高机器人视觉系统的安全性。

一些具体的应用示例：

*自动驾驶汽车可以通过使用图像超压缩技术来减少传感器生成的大量数据的存储和传输开销。

*交通监控系统可以使用图像超压缩技术来减少通过网络传输的视频数据的数量，同时保持视频的质量。

*机器人可以使用图像超压缩技术来减少处理视觉传感器生成的大量数据的计算成本。

*医疗影像系统可以使用图像超压缩技术来减少存储和传输医疗图像所需的空间和带宽。

这些只是图像超压缩技术在自动驾驶和机器人视觉领域的一些应用示例。随着图像超压缩技术的发展，其在这些领域的应用将会更加广泛。

3.结论

图像超压缩技术在自动驾驶和机器人视觉领域具有广阔的应用前景。图像超压缩技术可以帮助自动驾驶系统和机器人视觉系统在不损失太多细节的情况下，将图像的大小大幅度压缩。这可以大大减少需要处理的数据量，从而提高系统的性能和效率。此外，图像超压缩技术还可以帮助自动驾驶系统和机器人视觉系统在恶劣天气条件下更好地工作。图像超压缩技术在自动驾驶和机器人视觉领域有着重要的研究价值和应用前景。第八部分图像超压缩技术在航天航空和军事领域的应用关键词关键要点图像超压缩技术在航天航空领域应用

1.图像超压缩技术具有压缩比高、图像质量好、计算复杂度低等优点，适用于航