本发明公开了一种基于深度学习的感兴趣区域图像编码系统及方法,包括感兴趣区域编码网络模块、码率分配模块和熵编码模块。图像输入系统后,感兴趣区域编码网络模块同时对输入图像进行正向多尺度分解变换以及感兴趣区域分割预测,得到图像的多尺度特征和感兴趣区域掩模,再经过码率分配模块为感兴趣区域分配更多的特征,分配后的特征经过量化和熵编码得到二进制码流;同时提供了一种感兴趣区域图像解码系统及方法,用于解码上述编码系统及方法形成的编码。本发明使用深度学习技术构建感兴趣区域编解码网络和熵编解码器,利用大量数据训练得到最优模型参数,在实际应用中可达到显著优于现有感兴趣编码系统的主观和客观的编码性能。
