公开(公告)号：CN119273782A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411267881.3

申请日：2024-09-11

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 刘玉红 ,  杨恒 ,  李翠然 ,  廉敬 ,  姜启 ,  李丹 ,  戚隆昇

IPC: G06T9/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了联合图像层级特征的压缩感知迭代重构方法。涉及图形图像处理技术领域。通过交替使用梯度下降操作和特征优化操作来逐步提升图像重构质量。在每个迭代阶段，首先构建了一个多尺度特征丰富模块MFEM，对前一阶段的重构图像进行不同尺度的去噪，并增强为多通道特征图。随后采用梯度下降操作对特征图的细粒度信息进行更新。其次，为了增强网络对高分辨率图像的感知能力并降低计算复杂度，构建了一个二次空间信息捕捉模块SSCM，通过轻量级CNN‑Transformer混合架构建模图像层级特征，并对其进行深度优化。最后，通过后处理模块PPM对SSCM优化的特征信息进行非线性增强，并获得本阶段的重构图像。经过多次迭代后，可以得到最终的重构图像。