发明专利 已授权

一种基于深度神经网络的压缩编码孔径成像方法及系统

📄 申请号:CN201910625515.3 📄 发布日:2026/05/14

著录项目信息

申请日
2019-07-11
公开号
CN110378975A
公开日
2019-10-25
申请人
安徽大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

医疗影像, 遥感成像, 安防监控, 工业检测, 计算摄影

摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的压缩编码孔径成像方法及系统,属于压缩成像领域,包括:训练时,将原训练集中每个原始图片裁剪成多个尺寸相同的子图像块;分别将每个子图像块与编码孔径进行卷积和下采样操作,得到与每个子图像块对应的测量值;增加预处理步骤,得到优化后的测量值和测量矩阵;将每个子图像块及其对应的测量值作为训练数据对,对该深度神经网络进行训练;测试时,将待重建图像的测量值作为所述训练好的深度神经网络的输入,进行图像重建。本发明通过将深度学习引入压缩编码孔径的重建过程,改善了压缩编码孔径成像重建的时间限制,并且预处理步骤的引入,提高了重建结果的质量。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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