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龙图腾网恭喜七腾机器人有限公司申请的专利基于快速傅里叶卷积与卷积滤波流的图像压缩感知方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115100301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210847465.5，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权基于快速傅里叶卷积与卷积滤波流的图像压缩感知方法及系统是由朱冬;杨易;方向明;张建;宋雯;唐国梅;周宇杰;仲元红设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于快速傅里叶卷积与卷积滤波流的图像压缩感知方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于快速傅里叶卷积与卷积滤波流的图像压缩感知方法及系统。图像压缩感知方法包括：获取多个图像块测量值；对多个图像块测量值进行初始重建获得初始重建图像；基于快速傅里叶卷积对初始重建图像进行进一步重建获得傅里叶卷积重建图像；将傅里叶卷积重建图像输入基于卷积滤波流网络的像素级滤波器获得滤波处理结果，将滤波处理结果与傅里叶卷积重建图像进行卷积获得最终重建图像。快速傅里叶卷积对初始重建图像进一步重建，快速傅里叶卷积感受野能够覆盖整个图像，有效利用了全局上下文信息，再通过像素级滤波器获取像素局部邻域的局部信息，两者结合有效提升压缩感知图像重建效果和视觉效果。

本发明授权基于快速傅里叶卷积与卷积滤波流的图像压缩感知方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于快速傅里叶卷积与卷积滤波流的图像压缩感知方法，其特征在于，包括：获取多个图像块测量值；对多个图像块测量值进行初始重建获得初始重建图像；基于快速傅里叶卷积对初始重建图像进行进一步重建获得傅里叶卷积重建图像；将傅里叶卷积重建图像输入基于卷积滤波流网络的像素级滤波器获得滤波处理结果，将滤波处理结果与傅里叶卷积重建图像进行卷积获得最终重建图像；所述像素级滤波器包括第一卷积神经网络、第二卷积神经网络、第三卷积神经网络和映射层；所述傅里叶卷积重建图像输入第一卷积神经网络和第二卷积神经网络分别获得第一图像和第二图像；对第一图像和第二图像进行元素求和并将求和结果依次输入第三卷积神经网络和映射层处理获得滤波处理结果；第一卷积神经网络的深度大于第二卷积神经网络的深度，第三卷积神经网络包括多层卷积。

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