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申请/专利权人：北京大学深圳研究生院
摘要：一种基于信息流加强深度展开网络的图像重建方法，包括以下步骤：S1.构造训练数据集；S2.构造信息流加强深度展开网络；S3.训练信息流加强深度展开网络；以及S4.应用训练好的信息流加强深度展开网络进行压缩感知重建过程。该方法设计了一个信息流加强深度展开网络来进行训练和重建，能够达到很高的成像精度的同时保持了较快的速度。
主权项：1.一种基于信息流加强深度展开网络的图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.构造训练数据集，其中，所述训练数据集由多个数据对构成，每个所述数据对由压缩过程采集所得的测量值和相应的真实图像组成；S2.构造信息流加强深度展开网络，将压缩感知优化算法展开为神经网络，并加入阶段间特征级信息传递模块；压缩感知问题的重建图像通过求解如下优化问题得到： 1其中，是重建图像，是采集所得的测量向量，为采样过程中的测量矩阵，是先验项约束，包括稀疏约束、平滑约束，其对图像的先验性质进行约束，为调节参数；S3.训练信息流加强深度展开网络，基于上述训练数据集，给定损失函数，使用反向传播和梯度下降算法不断优化所述信息流加强深度展开网络中的参数，直至损失函数值稳定，获得所述信息流加强深度展开网络的最优参数；以为网络训练数据集集合，采用均方误差作为网络的损失函数： （5）其中，表示训练样本对的总数；表示信息流加强深度展开网络输出的重建结果；对每个图像块，其像素值为，再由xgt，得到测量值y，由此构成一对训练数据y，，多对训练数据构成网络训练数据集集合；为网络参数；以及S4.应用训练好的信息流加强深度展开网络进行压缩感知重建过程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京大学深圳研究生院 一种基于信息流加强深度展开网络的图像重建方法
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