[发明专利]一种基于特征融合的密集残差网络图像压缩感知重建方法在审
| 申请号： | 202011034288.6 | 申请日： | 2020-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN112150566A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 曾春艳;严康;叶佳翔;余琰;王正辉 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 鲁力 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像处理领域，主要涉及一种基于特征融合的密集残差网络图像压缩感知重建方法。应用多个密集残差块，提出了一个基于压缩感知算法的密集残差网络(RDNCS)；每个密集残差块(RDB)包括连接记忆单元，局部特征融合单元，和局部残差学习单元。因此，本发明具有如下优点：1.在每一个RDB中，连接记忆单元机制、特征融合机制以及残差学习显著提高了图像重建质量。2.特征融合机制使得RDB网络获取的特征更加广泛与有效，自适应的获取重建所需的信息，而且降低了网络的特征图数量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 融合 密集 网络 图像 压缩 感知 重建 方法 | ||
【主权项】：
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