[发明专利]一种基于学习采样和卷积神经网络的压缩感知重构方法在审
| 申请号： | 202210861434.5 | 申请日： | 2022-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN115035209A | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 钱丽萍;蔡一鸣;吴湾湾;童昊和 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06T5/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 冷红梅 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于学习采样和卷积神经网络的压缩感知重构方法，对于一个图像输入，经过系统模型，能够以低采样率采样并重构还原。本发明将CSNet网络以及CombNet网络相结合，并以小波变换作为去噪手段，实现在低采样率的情况下最大程度地重构图像，能够很好地改善信号传输带宽问题，节约传输时间和存储空间，使得压缩感知技术在信号传输以及图像压缩领域拥有更高的效率以及更好的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 采样 卷积 神经网络 压缩 感知 方法 | ||
【主权项】：
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