发明专利已授权

一种基于学习采样和卷积神经网络的压缩感知重构方法

📄 申请号：CN202210861434.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-07-20

公开号

CN115035209B

公开日

2025-06-03

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T11_00

IPC 分类号

G06T11_00 , G06T5_60 , G06T5_70 , G06T5_10 , G06N3_0464 , G06N3_084 , G06N3_0495 , G06N3_045 ,

技术画像

所属领域

压缩感知压缩感知卷积神经网络信号重构

应用场景

医学成像, 无线通信, 雷达成像, 图像重建, 稀疏信号处理

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摘要

一种基于学习采样和卷积神经网络的压缩感知重构方法，对于一个图像输入，经过系统模型，能够以低采样率采样并重构还原。本发明将CSNet网络以及CombNet网络相结合，并以小波变换作为去噪手段，实现在低采样率的情况下最大程度地重构图像，能够很好地改善信号传输带宽问题，节约传输时间和存储空间，使得压缩感知技术在信号传输以及图像压缩领域拥有更高的效率以及更好的性能。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种可交联可化学烧结的强粘附性银纳米线导电墨水及由其制备的导电薄膜

当前第 / 件

一种包裹离子液体的热膨胀性微球的制备方法

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