深度学习图像压缩方法及其内容自适应上下文提取方法

本发明提供了一种深度学习图像压缩方法及其内容自适应上下文提取方法及系统，其中内容自适应上下文提取方法采用两遍编码方法，得到隐变量后，在第一遍编码时提取出内容自适应的锚点，在第二遍编码时从内容自适应的锚点提取上下文信息作为辅助预测信息，用于剩余隐变量的编码；利用分布预测标准差对隐变量不同区域的复杂度进行判断；通过掩膜操作提取出内容自适应分布的锚点位置，并从其中计算上下文信息用于第二遍编码；将两遍编码的结果合并后，输入到解码器得到重建图像。本发明实现了更加高效的参考锚点的选取方案，能够在增加可忽略的计算复杂度的情况下提升整体压缩性能。