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基于多尺度残差网络的压缩感知重构算法
被引量:
20
1
作者
练秋生
富利鹏
+1 位作者
陈书贞
石保顺
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第11期2082-2091,共10页
目前压缩感知系统利用少量测量值使用迭代优化算法重构图像.在重构过程中,迭代重构算法需要进行复杂的迭代运算和较长的重构时间.本文提出了多尺度残差网络结构,利用测量值通过网络重构出图像.网络中引入多尺度扩张卷积层用来提取图像...
目前压缩感知系统利用少量测量值使用迭代优化算法重构图像.在重构过程中,迭代重构算法需要进行复杂的迭代运算和较长的重构时间.本文提出了多尺度残差网络结构,利用测量值通过网络重构出图像.网络中引入多尺度扩张卷积层用来提取图像中不同尺度的特征,利用这些特征信息重构高质量图像.最后,将网络的输出与测量值进行优化,使得重构图像在测量矩阵上的投影与测量值更加接近.实验结果表明,本文算法在重构质量和重构时间上均有明显优势.
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关键词
压缩感知
卷积神经网络
多尺度卷积
扩张卷积
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职称材料
题名
基于多尺度残差网络的压缩感知重构算法
被引量:
20
1
作者
练秋生
富利鹏
陈书贞
石保顺
机构
燕山大学信息科学与工程学院
河北省信息传输与信号处理重点实验室
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第11期2082-2091,共10页
基金
国家自然科学基金(61471313)
河北省自然科学基金(F2019203318)资助~~
文摘
目前压缩感知系统利用少量测量值使用迭代优化算法重构图像.在重构过程中,迭代重构算法需要进行复杂的迭代运算和较长的重构时间.本文提出了多尺度残差网络结构,利用测量值通过网络重构出图像.网络中引入多尺度扩张卷积层用来提取图像中不同尺度的特征,利用这些特征信息重构高质量图像.最后,将网络的输出与测量值进行优化,使得重构图像在测量矩阵上的投影与测量值更加接近.实验结果表明,本文算法在重构质量和重构时间上均有明显优势.
关键词
压缩感知
卷积神经网络
多尺度卷积
扩张卷积
Keywords
Compressive sensing
convolution neural network
multi-scale convolution
dilate convolution
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度残差网络的压缩感知重构算法
练秋生
富利鹏
陈书贞
石保顺
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
20
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职称材料
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