[发明专利]一种基于非局部正则的压缩感知网络图像重建方法在审
| 申请号： | 201910874274.6 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN110728728A | 公开（公告）日： | 2020-01-24 |
| 发明（设计）人： | 孙玉宝;杨莹;陈基伟;刘青山 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00 |
| 代理公司： | 32200 南京经纬专利商标代理有限公司 | 代理人： | 许方 |
| 地址： | 210032 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于非局部正则的压缩感知网络图像重建方法，首先获取图像数据，进行归一化处理，对图像序列进行采样，获得相应的测量向量；获取图像尺寸，根据该大小设置随机噪声，构建压缩感知网络模型，将随机噪声与测量向量作为网络的输入，添加非局部正则约束，设计目标函数，预设网络模型的超参数；采用半二次分裂算法对所设计的目标函数进行求解，交替迭代优化所构造的压缩感知网络模型，并进行正则项参数的更新，直至满足迭代结束条件；迭代过程结束后，根据当前次迭代结果计算得到重建后的图片序列，从而实现非局部正则约束的压缩感知网络重建。本发明可以在低采样的情况下，不需要对网络预训练，便可重建出接近原图的图像。 | ||
| 搜索关键词： | 压缩感知 网络模型 非局部 测量向量 随机噪声 采样 重建 迭代结束条件 获取图像数据 归一化处理 大小设置 迭代过程 迭代结果 获取图像 交替迭代 目标函数 设计目标 图片序列 图像序列 网络图像 网络重建 求解 构建 算法 预设 网络 图像 分裂 更新 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于非局部正则的压缩感知网络图像重建方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：/nS1、获取图片数据，进行归一化处理，得到待采样的图片序列；对图像序列进行采样，获得相应的测量向量；/nS2、获取所需重建图片的尺寸，根据该尺寸大小设置随机噪声；构建压缩感知网络模型，将随机噪声和步骤S1所得测量向量作为网络的输入，添加非局部正则约束，设计非局部正则的压缩感知网络模型的目标函数，并预设网络模型的超参数；/nS3、采用半二次分裂算法对步骤S2所述的目标函数进行求解，交替迭代优化所构造的压缩感知网络模型，并进行正则项参数的更新，直到满足迭代结束条件；/nS4、迭代过程结束后，根据当前次迭代结果计算得到重建后的图片序列，从而实现非局部正则约束的压缩感知网络的图片重建。/n
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