[发明专利]基于自动编码器网络的压缩感知测量矩阵优化方法和系统

摘要

本发明涉及一种基于自动编码器网络的压缩感知测量矩阵优化方法和系统，包括：获取原始图像作为训练数据，通过分割裁剪处理将训练数据分割多个图像块；根据预设的采样率和自动编码器网络对图像块进行采样，生成初步重建图；根据深度残差网络计算初步重建图和原始图像间的残差值；将残差值与初步重建图相融合，生成重建结果，并根据重建图和图像块建立损失函数，通过损失函数对自动编码器网络中的参数矩阵进行训练，最后将训练完成的自动编码器网络参数作为压缩感知测量矩阵。本发明通过自动编码器对数据维度的变换，模拟实现了图像从采集到重建的过程，其中采集过程的参数即为测量矩阵，并且得到的测量矩阵具有很好的重建质量。

主权项

一种基于自动编码器网络的压缩感知测量矩阵优化方法，其特征在于，包括：步骤1、获取原始图像作为训练数据，通过分割裁剪处理将该训练数据分割多个图像块，并将该图像块转为一维向量输入至自动编码器网络；步骤2、根据预设的采样率和该自动编码器网络对该图像块进行采样，生成初步重建图；步骤3、根据深度残差网络计算该初步重建图和该原始图像间的残差值；步骤4、将该残差值与该初步重建图相融合，生成重建结果，并根据该重建图和该图像块建立损失函数，通过该损失函数对该自动编码器网络中的参数矩阵进行训练，最后将训练完成的自动编码器网络参数作为压缩感知测量矩阵。