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摘 要:本发明公开了一种基于多尺度小波变换与深度学习的图像压缩感知算法,包括图像采集阶段,利用卷积层采样,得到的采样向量;初始重建阶段,采用Reshape操作初始重建向量中每1×1×B2重排为B×B的图像块;深度重建阶段,采用4个残差块来深度重建图像,通过中的初始重建图像块向量作为输入,输出大小为的深度重建图像;在得到深度重建图像块后,将图像块重排,最终得到重建图像,本发明在采样阶段,用卷积神经网络进行采样,提高采样效率;在重建端,利用卷积神经网络进行初始重建,进而利用残差网进行深度重建,并且本发明使用多个网络进行重建,显著提高重建性能;使用残差网在增加网络深度的同时,依然能保持高效的训练效果,进而获得更优的重建效果。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910271763.2 | 专利名称: | 基于多尺度小波变换与深度学习的图像压缩感知算法 |
申请日: | 2019-04-04 | 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: | G06T9/00搜分类 计算机软件 深度学习 图像压缩 压缩感知搜索 |
公开/公告日: | 2022-11-15 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110084862B | 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) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
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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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 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2022/11/15 | 授权 | |
2019/08/27 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06T 9/00 专利申请号: 201910271763.2 申请日: 2019.04.04 |
2019/08/02 | 公开 |