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摘 要:本发明涉及一种基于深度学习的压缩感知图像重建算法,方法步骤如下:S1:对图像数据进行预处理,包括提取数据的灰度值和对图像进行分块;S2:对已经切分好的图像块进行测量,获得测量矩阵;S3:构建一个10层的深度压缩感知重建网络;S4:在深度学习框架中对10层网络进行训练;S5:在经过深度神经网络后,得到重建图像块,按照索引,对图像块按照原始行列值进行重排;S6:图像块经过重排得到重建图像后,选择BM3D去噪器对图片进行降噪处理,最终得到重建图像。本发明提供的压缩感知图像重建算法,大部分所耗时间在网络训练阶段,待网络训练完成后图像重建速度非常之快。本发明通过深度学习网络取代了传统重建算法,但依然拥有良好的重建精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811092084.0 | 专利名称: | 基于深度学习的压缩感知图像重建算法 |
申请日: | 2018-09-19 | 申请/专利权人 | 湖北工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区李纸路 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T1/00搜分类 计算机软件 深度学习 压缩感知搜索 |
公开/公告日: | 2023-08-25 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109410114B | 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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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 |