[发明专利]一种量子逆向传播神经网络的数字全息压缩传输方法在审
| 申请号： | 201610273648.5 | 申请日： | 2016-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN105976408A | 公开（公告）日： | 2016-09-28 |
| 发明（设计）人： | 杨光临;刘梦佳 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理事务所(普通合伙) 11360 | 代理人： | 黄凤茹 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种量子逆向传播神经网络的数字全息压缩传输方法，将原始图像通过菲涅尔离轴全息计算方法记录为数字全息图、构建量子逆向传播(QBP)神经网络、使用数字全息图对QBP神经网络进行训练、使用训练完毕的QBP神经网络对数字全息图进行压缩、传输和解压缩，得到重构后的全息图，以及对重构后的全息图进行再现，得到再现像。本发明提供方法具有更快的并行处理速度和更强的存储数据的能力，适用于大数据量的数字全息图的计算处理；能够使用更少的训练次数完成压缩传输网络结构的训练，提高数字全息图的压缩传输速度；图像压缩率可调，再现图像质量较好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 量子 逆向 传播 神经网络 数字 全息 压缩 传输 方法 | ||
【主权项】：
一种量子逆向传播神经网络的数字全息压缩传输方法，包括如下步骤：1)将原始图像通过菲涅尔离轴全息计算方法记录为数字全息图；2)构建量子逆向传播神经网络，所述量子逆向传播神经网络包含一个输入层、一个隐含层和一个输出层，所述量子逆向传播神经网络每一层包含多个量子神经元；使用步骤1)得到的数字全息图对所述量子逆向传播神经网络进行训练，得到训练完毕的量子逆向传播神经网络；3)使用步骤2)得到的训练完毕的量子逆向传播神经网络对步骤1)得到的数字全息图进行压缩、传输和解压缩，得到重构后的全息图；4)对步骤3)得到的重构后的全息图进行再现，得到再现像。
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