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申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本发明提供了一种多位置特征增强的压缩感知图像重构方法及系统，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：获取原始图像；将原始图像输入图像重构模型中进行重构，获得重构图像；其中，所述图像重构模型包括依次连接的采样模块、初始化重构模块和深度重构模块；所述深度重构模块包括多个依次连接的轻型递归重构块；每个轻型递归重构块连接前一个轻型递归重构块输出的重构特征与采样模块输出的采样特征，得到连接特征，对连接特征进行若干次递归重构后，得到递归重构特征，再将递归重构特征与连接特征相连，得到该轻型递归重构块的重构特征。本发明能够在降低计算量的同时提高重构精度。
主权项：1.一种多位置特征增强的压缩感知图像重构方法，其特征在于，包括：获取原始图像；将原始图像输入图像重构模型中进行重构，获得重构图像；其中，所述图像重构模型包括依次连接的采样模块、初始化重构模块和深度重构模块；所述深度重构模块包括多个依次连接的轻型递归重构块；每个轻型递归重构块连接前一个轻型递归重构块输出的重构特征与采样模块输出的采样特征，得到连接特征，对连接特征进行若干次递归重构后，得到递归重构特征，再将递归重构特征与连接特征相连，得到该轻型递归重构块的重构特征；所述深度重构模块还包括全局特征融合模块，所述全局特征融合模块用于将初始化重构模块输出的初始化重构结果与各轻型递归重构块输出的重构特征融合，得到重构图像；所述重构图像的获得过程包括：当k个依次连接的轻型递归重构块时，将初始化重构结果与前k-1个轻型递归重构块输出的重构特征融合，得到第一融合特征，再将第一融合特征与第k个轻型递归重构块输出的第k重构特征融合，得到重构图像。
全文数据：
权利要求：
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