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申请/专利权人：广东工业大学;广东省机器人创新中心有限公司
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于双预测的多约束PnP‑GAP重构方法及相关设备，该方法包括以下步骤：S101、基于CUP‑VISAR系统对原始信号进行采集和编码，得到二维压缩图像；S102、根据所述二维压缩图像，以全变分约束和低秩约束作为先验信息、以MRF预测和帧间预测作为约束条件，构建基于广义交替投影框架的反演数学模型；S103、将所述反演数学模型分解为关于待求值和辅助变量的两个优化子问题，并对所述优化子问题进行迭代交替求解，直到满足预设迭代终止条件，输出所述待求值对应的原始三维动态图。本发明有效地提高了模型的收敛速度、以及最终图像重构的精度。
主权项：1.一种基于双预测的多约束PnP-GAP重构方法，其特征在于，包括以下步骤：S101、基于CUP-VISAR系统对原始信号进行采集和编码，得到二维压缩图像；S102、根据所述二维压缩图像，以全变分约束和低秩约束作为先验信息、以MRF预测和帧间预测作为约束条件，构建基于广义交替投影框架的反演数学模型；S103、将所述反演数学模型分解为关于待求值和辅助变量的两个优化子问题，并对所述优化子问题进行迭代交替求解，直到满足预设迭代终止条件，输出所述待求值对应的原始三维动态图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 广东省机器人创新中心有限公司 基于双预测的多约束PnP-GAP重构方法及相关设备
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