[发明专利]一种自适应优化网络的图像压缩感知方法有效
| 申请号： | 202010139605.4 | 申请日： | 2020-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN111354051B | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 柳翠寅;李楠宇 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 昆明人从众知识产权代理有限公司 53204 | 代理人： | 王娟 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种通过自适应优化网络来实现图像欠采样重建的方法，属于自然图像压缩感知技术领域。本发明主要包括自适应部分、优化算法部分、通道注意力网络部分和损失函数部分。本发明结合了深度神经网络和优化算法的优点，是一种快速而且准确的方法。使用全连接网络来自适应地学习测量矩阵，有利于提取更有效的信息，使用全连接网络来自适应地学习初始化，不需要原本复杂的求伪逆过程。使用全卷积网络来学习通道的注意力机制，能萃取更有效的特征，提高重建效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自适应 优化 网络 图像 压缩 感知 方法 | ||
【主权项】：
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