[发明专利]基于展开迭代优化算法的深度压缩感知网络的构建方法有效
| 申请号： | 202110108699.3 | 申请日： | 2021-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN112884851B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 石文轩;辛李麒 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00;G06F17/16;G06N3/04;G06N3/08;H04N19/117;H04N19/12;H04N19/132;H04N19/48;H04N19/85 |
| 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： | 李炜 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种展开迭代优化算法的深度压缩感知网络。该深度压缩感知网络应用于编码端图像自适应压缩采样，并在解码端利用优化算法引导深度神经网络结构设计，从而精确重建原始图像的方法。具体来说，本发明提出了一种新的图像压缩感知深度神经网络架构，并展开为两个模块：采样矩阵模块和重建网络模块，通过端到端学习训练，共同优化网络参数。采样矩阵模块利用数据驱动，从训练图像中学习图像纹理信息，自适应地获得采样矩阵数值，完成压缩感知编码。重构网络模块分为两部分：第一部分将快速迭代软阈值收缩优化算法(FISTA)展开为深度神经网络形式，第二部分使用一组卷积滤波器和非线性激活函数减少分块压缩感知带来的块伪影现象。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 展开 优化 算法 深度 压缩 感知 网络 构建 方法 | ||
【主权项】：
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