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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开的基于整体注意网络的计算鬼成像重建方法，将基于Hadamard矩阵生成的相位掩膜照射到MNIST数据集上，获得与整个数据集所对应的总光强值；将总光强值分为测试集和训练集，数据预处理，构建HAN网络模型并通过预处理后的训练集训练；通过预处理后的测试集来验证训练好的HAN网络模型并输出结果，实现对原始图像的整个恢复过程。本发明的基于整体注意网络的计算鬼成像重建方法，层注意力模块和多头卷积注意力模块结合能够捕捉到图像更多的信息特征；在测试集中验证了HAN模型的泛化效果，能够在极低采样率的前提下恢复出高质量的目标。
主权项：1.基于整体注意网络的计算鬼成像重建方法，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤1、首先获得基于Hadamard矩阵生成的相位掩膜，将得到的相位掩膜按序照射到整个MNIST数据集上，得到与整个MNIST数据集相对应的总光强值数据集，将总光强值数据集分成训练集和测试集；步骤2、将训练集和测试集分别进行预处理，构建HAN网络模型，将预处理后的训练集输入到HAN网络模型中训练网络，通过损失函数收敛，得到训练好的HAN网络模型；步骤3、将预处理后的测试集输入到训练好的HAN网络模型中，损失收敛后HAN网络模型输出重构图像，实现对原始图像的整个重建过程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于整体注意网络的计算鬼成像重建方法
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