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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
摘要：本发明公开了一种基于四拜尔阵列的彩色视频快照压缩感知重建的方法，包括以下步骤：A、获取预览四拜尔视频和与预览图像关联的四拜尔采样值，并通过给定的掩码得到与预览视频关联的四拜尔采样测量值，其中，采样值根据用户选择的压缩比例获得，预览图像根据压缩比例缩放原始视频获得。本发明提出了首个基于quad‑Bayer阵列的彩色视频SCI重建技术，相较于传统的重建方法，该方法能够显著减少伪影和色彩失真现象，实现高质量的彩色视频重建，该技术通过优化算法和重建流程，有效克服了传统方法中的难题，提供了卓越的细节表现、色彩还原和动态效果，这不仅提升了视频质量，也为彩色视频信号的压缩采样与重建领域带来了新的突破。
主权项：1.一种基于四拜尔阵列的彩色视频快照压缩感知重建的方法，其特征在于：包括以下步骤：A、获取预览四拜尔视频和与预览图像关联的四拜尔采样值，并通过给定的掩码得到与预览视频关联的四拜尔采样测量值，其中，采样值根据用户选择的压缩比例获得，预览图像根据压缩比例缩放原始视频获得；B、将预览测量值以及预定义的掩码输入到深度神经网络的视频快照压缩感知重建模型中，以计算输出重建视频，其中，深度神经网络包括：重建初始值的初始化，浅层特征提取层，提取层由深度可分离卷积层组成；深度特征编码层，编码层包括卷积，线性层以及线性注意力模块和下采样层；瓶颈层包括卷积，线性层以及线性注意力模块；深度特征解码层，解码层包括卷积层以及残差连接和上采样层；视频重建层，重建层包括多层卷积层；C、在深度神经网络模型训练结束后，获得此训练完成模型的参数，得到一个端到端的视频快照压缩感知的重建模型；D、将预览图像输入到深度神经网络模型中，以计算输出重建视频。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) 一种基于四拜尔阵列的彩色视频快照压缩感知重建的方法
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