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题名基于小波变换的图像压缩感知深度重构网络
被引量：3
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作者
熊承义
李治邦
高志荣
金鑫
秦鹏飞
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机构
中南民族大学电子信息工程学院
中南民族大学计算机科学学院
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出处
《中南民族大学学报（自然科学版）》
CAS
2020年第4期397-404,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61471400)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CZY19016)。
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文摘
基于深度学习的压缩感知图像重构在当前得到了广泛关注。为了利用图像的先验特性改进压缩感知图像的重构质量,提出了一种基于小波变换的图像压缩感知深度重构方法。基于迭代展开网络框架,设计的深度压缩感知重构网络包括采用梯度下降算法的图像冗余更新模块和采用小波变换的图像去噪模块,冗余更新模块和去噪模块交替多级级联。图像去噪模块保留小波低频分量不变,只对高频成分进行滤波去噪处理。提出的网络引入了自适应采样,以提高图像的采样效率。大量实验结果比较验证了所提方法的有效性.
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关键词
深度学习
压缩感知恢复
小波变换
自适应采样
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Keywords
deep learning
compressed sensing
wavelet transform
adaptive sampling
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于自适应低秩去噪的近似消息传递压缩感知恢复
被引量：2
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作者
熊承义
陈仕长
高志荣
李世宇
金鑫
李治邦
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机构
中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室
中南民族大学计算机科学学院
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出处
《中南民族大学学报（自然科学版）》
CAS
2019年第1期112-118,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61471400)
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(CZY19016)
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文摘
图像隐含的低秩先验特性已被成功应用于去噪等图像恢复应用.考虑到自然图像具有的非平稳特性以及迭代重构中图像噪声强度的变化,提出了一种结合近似消息传递与自适应低秩去噪的图像压缩感知重构方法.根据迭代重构图像的噪声方差估计,自适应地调整分块图像的大小以及相似块组的规模,实现低秩去噪性能的有效提升,从而保证了迭代重构的收敛速度,并同时改善了重构图像的质量.大量实验结果表明:该方法在无噪和有噪观测环境下都具有较好的重构性能,且能够有效地保留图像的纹理细节信息.
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关键词
压缩感知恢复
近似消息传递
低秩去噪
迭代阈值
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Keywords
compressive sensing
approximate message passing
low-rank denoising
iterative threshold
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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