一种基于非局部正则的压缩感知网络图像重建方法

    公开(公告)号:CN110728728A

    公开(公告)日:2020-01-24

    申请号:CN201910874274.6

    申请日:2019-09-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于非局部正则的压缩感知网络图像重建方法,首先获取图像数据,进行归一化处理,对图像序列进行采样,获得相应的测量向量;获取图像尺寸,根据该大小设置随机噪声,构建压缩感知网络模型,将随机噪声与测量向量作为网络的输入,添加非局部正则约束,设计目标函数,预设网络模型的超参数;采用半二次分裂算法对所设计的目标函数进行求解,交替迭代优化所构造的压缩感知网络模型,并进行正则项参数的更新,直至满足迭代结束条件;迭代过程结束后,根据当前次迭代结果计算得到重建后的图片序列,从而实现非局部正则约束的压缩感知网络重建。本发明可以在低采样的情况下,不需要对网络预训练,便可重建出接近原图的图像。

    一种基于非局部正则的压缩感知网络图像重建方法

    公开(公告)号:CN110728728B

    公开(公告)日:2023-04-21

    申请号:CN201910874274.6

    申请日:2019-09-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于非局部正则的压缩感知网络图像重建方法,首先获取图像数据,进行归一化处理,对图像序列进行采样,获得相应的测量向量;获取图像尺寸,根据该大小设置随机噪声,构建压缩感知网络模型,将随机噪声与测量向量作为网络的输入,添加非局部正则约束,设计目标函数,预设网络模型的超参数;采用半二次分裂算法对所设计的目标函数进行求解,交替迭代优化所构造的压缩感知网络模型,并进行正则项参数的更新,直至满足迭代结束条件;迭代过程结束后,根据当前次迭代结果计算得到重建后的图片序列,从而实现非局部正则约束的压缩感知网络重建。本发明可以在低采样的情况下,不需要对网络预训练,便可重建出接近原图的图像。

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