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摘 要:本发明公开了一种基于生成对抗网络的压缩感知图像重建方法,包括:S1、根据原始图像采样得到的测量向量与重建图像大小构建基于神经网络的生成对抗网络模型,并设计用于优化所述生成对抗网络模型参数的目标函数;S2、预设训练所述生成对抗网络模型时的参数;S3、根据所述目标函数,采用反向传播算法交替训练生成器与鉴别器;S4、若所述生成对抗网络模型收敛,则训练好的网络可以直接实现压缩感知任务,模型输出为由所述测量向量重构出的对应原图像;否则返回执行步骤S2‑S4。本发明利用生成器的强大映射能力,初步重建原始图像,利用生成器和鉴别器的对抗训练,使得生成器重建的图像像素分布更接近原始图像,达到了低采样率下精确重建原始图像的目的。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811404831.X | 专利名称: | 一种基于生成对抗网络的压缩感知图像重建方法及系统 |
申请日: | 2018-11-23 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T11/00搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 2023-05-23 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109544656B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |