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基于深度学习的压缩感知图像重建算法

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专利申请号
CN201811092084.0
专利类型
发明专利
技术分类
G06T1/00(2006.01)I
专利有效期
2038-09-19
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专利信息
专利名称:基于深度学习的压缩感知图像重建算法
商品编号:5672706
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申请日期:2018-09-19
公开/公告号:CN109410114B
授权公告日/公开日:2023-08-25
申请/专利权人: 湖北***学
发明/设计人: 曾春***正辉
主分类号:G06T1/00(2006.01)I
IPC分类号:G06T1/00(2006.01)I;H03M7/30(2006.01)I;G06N3/0464(2023.01)I
说明书摘要免费下载摘要

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。

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