一种基于分解的多目标优化的JPEG量化表优化方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于分解的多目标优化的JPEG量化表优化方法，属于多目标进化算法和JPEG编码优化技术领域，具体包括以下步骤：根据所述质量因子对标准量化表进行处理，从而获得一个初始化的量化表种群，将种群个体分配权重向量和邻域；将图像的色度分量分别进行独立处理，对图像块进行量化；基于分布稀疏度对子问题进行排序，从而获得分布均匀的最优量化表解集；采用混合高斯模型的抽样变异或分阶段多方法交叉变异对种群进行搜索；采用基于分解的惩罚边界交点法对种群进行更新，从种群中选择改进程度最大的子问题进行更新，获取最优量化表；本发明在提升编码效率的同时，能够减少图像质量损失。

《一种基于分解的多目标优化的JPEG量化表优化方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022105026002，当前法律状态为已下证，由安徽大学提出申请，发明人为王啟军;钱明山;林云翔;刘萍，申请日期为2022-05-09，公开（公告）日期为2026-05-15，国际专利分类号（IPC）为 G06T 9/00 (2006.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于分解的多目标优化的JPEG量化表优化方法，属于多目标进化算法和JPEG编码优化技术领域，具体包括以下步骤：根据所述质量因子对标准量化表进行处理，从而获得一个初始化的量化表种群，将种群个体分配权重向量和邻域；将图像的色度分量分别进行独立处理，对图像块进行量化；基于分布稀疏度对子问题进行排序，从而获得分布均匀的最优量化表解集；采用混合高斯模型的抽样变异或分阶段多方法交叉变异对种群进行搜索；采用基于分解的惩罚边界交点法对种群进行更新，从种群中选择改进程度最大的子问题进行更新，获取最优量化表；本发明在提升编码效率的同时，能够减少图像质量损失。

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