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公开(公告)号:CN109919864A
公开(公告)日:2019-06-21
申请号:CN201910126717.3
申请日:2019-02-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于稀疏去噪自编码网络的图像压缩感知方法,属于深度学习与图像处理技术领域。所述方法包括以下步骤:1、获取原始图像信号x作为训练数据,对数据预处理并完成信号腐蚀得到 2、搭建稀疏去噪自编码网络的编码子网络,图像信号x通过编码子网络得到测量值y;3、搭建稀疏去噪自编码网络的解码子网络,测量值y通过解码子网络得到重建图片 4、引入稀疏性限制,生成损失函数JSDAE(W,b);5、通过反向传播算法对编码和解码子网络进行联合训练,更新参数并得到最优稀疏去噪自编码网络。本发明在去噪自编码网络的基础上加入稀疏性限制,将图像压缩和重建集成到一个统一的自编码网络框架中,有效的提高了重建图像的质量并大大的减低重构时间。