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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明涉及一种即插即用的高效高质量视频快照压缩成像重建方法，其突破现有PnP方法重建质量和重建速度相互掣肘的制约提供一种新的范式。首先，针对视频SCI测量矩阵的特殊结构，提出了一种基于列相干性的视频SCI大规模二元测量矩阵优化方法，提高测量矩阵的性能，进而提高重建视频的质量。然后，设计了一种基于二值神经网络的轻量化视频去噪模型，将传统复杂度较高的浮点卷积运算转换为1bit的xnor运算和bitcount计数机制，降低计算复杂度和参数量，提高重建算法的效率。本发明与现有PnP方法相比，引入了测量矩阵优化和模型轻量化，在提高重建质量的基础上有效减少重建时间，且为重建提供了一种新的范式。
主权项：1.一种即插即用的高效高质量视频快照压缩成像重建方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1，利用基于列相干性的视频SCI大规模二元测量矩阵优化方法，得到优化的测量矩阵；S2，搭建基于二值神经网络的轻量化视频去噪模型并训练，然后保存训练得到的权重；S3，初始化基于二值神经网络的轻量化视频去噪模型，并加载S2中训练得到的权重；S4，CACTI光学装置中的DMD加载S1中优化的测量矩阵，利用SCI系统正向模型采集得到测量值， （1.1）其中x是第1帧~B帧二维图像向量化后按列拼接而成，分别是第1帧~B帧掩码向量化后按行拼接而成，其公式如下： （1.2）；S5，将SCI系统反向求解过程表示为一个正则化约束的优化问题： （1.3）给定和S1中优化的测量矩阵，通过在线性流形上的欧几里得投影更新： （1.4）；S6，给定和噪声水平，利用S3步骤中的更新： （1.5）；S7，通过对S5-S6不断地交替求解和迭代，最终重建出原始视频。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种即插即用的高效高质量视频快照压缩成像重建方法
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