[发明专利]一种基于神经网络的大尺寸图像压缩感知重建方法在审
| 申请号： | 202010298406.8 | 申请日： | 2020-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN111429546A | 公开（公告）日： | 2020-07-17 |
| 发明（设计）人： | 胡雪梅;王鹏 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06T7/10;G06T5/50;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏法德东恒律师事务所 32305 | 代理人： | 李媛媛 |
| 地址： | 210046 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神经网络的大尺寸图像压缩感知重建方法。其步骤如下：(1)通过测量矩阵对原始图像进行分块的压缩采样，制作训练数据集；(2)将压缩采样的数据通过神经网络的全连接层将数据从低维度恢复到高维度；(3)按每块在原始图像中的顺序拼接成图像；(4)将重新拼接的图像传递到由卷积层组成的密集型连接卷积网络中，进一步对图像重建恢复；(5)由损失函数计算重建图像与原始图像的误差，通过误差反向传递更新网络的参数；(6)重复步骤(2)～(5)，直至重建图像与原始图像误差较小时完成神经网络的训练。本发明的方法可以完成对较大图像的压缩与重建，且重建图像的准确度和对图像噪声的抑制均能取得比较好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 尺寸 图像 压缩 感知 重建 方法 | ||
【主权项】：
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