基于网络级联的图像压缩感知重构

发布时间：2021-03-06 05:07

　　压缩感知理论突破了传统奈奎斯特采样定理的约束,证明了稀疏信号能够以其降维采样的测量值准确重构。压缩成像是压缩感知理论的重要应用方向,在磁共振成像、遥感成像与雷达成像等领域具有广泛应用前景。压缩感知图像的有效重构是压缩成像应用关心的核心问题之一。目前,基于深度学习的方法为压缩感知图像的快速高质量重构提供了良好潜能,相关研究引起了该领域研究人员的极大兴趣。本文面向压缩成像实时应用需要,重点围绕基于深度网络的图像压缩感知重构方法开展研究,特别探讨了基于卷积神经网络和深度模型展开的方法,在更好提升重构图像质量以及有效降低深度网络训练难度方面,取得了一些有意义的结果。工作内容如下:1)提出了一种级联模型展开与残差学习的图像压缩感知重构网络。尽管通常情况下增加深度网络的深度,一定程度上会改进系统性能,但是网络深度的加深会导致网络训练难度的加大。在研究基于深度模型展开网络的基础上,提出在减少原有深度模型展开网络层数的基础上,在其后端级联一个独立的残差去噪网络,从而达到图像重构质量提升的同时,有效降低训练难度。前端的基于模型展开的深度网络,继承了模型优化方法具有良好可解释性的优点,首先从压缩测量值中求... 

【文章来源】：中南民族大学湖北省

【文章页数】：49 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

05采样率下Brain1重构对比图

05采样率下Brain2重构对比图

1采样率下Leaves重构对比图

【参考文献】：
期刊论文
[1]加权结构组稀疏表示的图像压缩感知重构[J]. 李佳,高志荣,熊承义,周城.  通信学报. 2017(02)
[2]基于近似消息传递算法的压缩感知雷达成像方法[J]. 唐琳,焦淑红.  智能系统学报. 2015(04)
[3]信号压缩重构的正交匹配追踪类算法综述[J]. 杨真真,杨震,孙林慧.  信号处理. 2013(04)
[4]压缩感知的冗余字典及其迭代软阈值实现算法[J]. 赵慧民,倪霄.  电路与系统学报. 2013(01)
[5]迭代硬阈值压缩感知重构算法——IIHT[J]. 张宗念,李金徽,黄仁泰.  计算机应用. 2011(08)
[6]压缩感知回顾与展望[J]. 焦李成,杨淑媛,刘芳,侯彪.  电子学报. 2011(07)



本文编号：3066489