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申请/专利权人：杭州师范大学
摘要：本发明公开基于PIPO‑Net的图像压缩感知重建方法及其系统。本发明获取二维图像；对二维图像进行预处理；将预处理后的二维图像输入至基于惩罚项的独立参数优化深度展开网络PIPO‑Net，获得二维图像的压缩感知测量值，最终输出重构出图像。PIPO‑Net通过去均值采样法可以得到原始图像平均值与去均值后图像。用去均值后图像的采样值进行训练，从而提高网络的性能和稳定性，更好捕捉图像的特征。为解决信息损失问题，本发明设计高频信息补充块，并采用小波高频损失函数进行训练，以更好地保留图像的细节和纹理信息。
主权项：1.一种基于PIPO-Net的图像压缩感知重建方法，该方法包括以下步骤：步骤一、获取二维图像；步骤二、对二维图像进行预处理；步骤三、将预处理后的二维图像输入至基于惩罚项的独立参数优化深度展开网络PIPO-Net，获得二维图像的压缩感知测量值，最终输出重构出图像；其特征在于，所述基于惩罚项的独立参数优化深度展开网络PIPO-Net包括采样阶段、重构阶段；所述采样阶段是将每个输入图像重新排列成多个大小为n×1的向量化后的图像块数据，利用去均值采样策略，得到去均值测量值和图像块像素均值，实现对向量化后的图像块数据的压缩采样；所述重建阶段包括初始重建模块IRM、深度重建层；所述初始重建模块IRM是将去均值测量值进行初始重建，然后传输至深度重建层；所述深度重建层包括K个串联的深度重建模块DRM。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州师范大学 基于PIPO-Net的图像压缩感知重建方法及其系统
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