压缩感知重建(Compressed Sensing Reconstruction)是一种基于稀疏表示的图像重建方法,它通过在图像获取阶段对信号进行稀疏采样,然后利用压缩感知算法对采样数据进行重建。 具体来说,压缩感知重建的步骤如下: 信号稀疏表示:假设原始图像在某个稀疏基下可以被稀疏表示,比如小波变换或稀疏字典。将原始图像转换到稀疏域,得到稀疏...
"""# 使用伪逆重构图像pseudo_inverse_matrix=np.linalg.pinv(measurement_matrix)# 计算测量矩阵的伪逆flat_reconstructed_image=pseudo_inverse_matrix @ compressed_image# 重建图像# 将展平的图像转换为原来的形状reconstructed_image=flat_reconstructed_image.reshape(original_shape)# 重排形状returnreconstructed_image ...
金融界2024年11月30日消息，国家知识产权局信息显示，武汉卓目科技股份有限公司取得一项名为“基于深度压缩感知网络的图像压缩感知重建方法及装置”的专利，授权公告号CN 118608631 B，申请日期为2024年8月。本文源自：金融界 作者：情报员
本脚本适合于压缩感知的研究者,将自己的算法与JPEG2000进行比较,批量得出结果。 具体见我的github:compressed_sensing-batch-JPEG2000-kakadu-PSNR-SSIM 压缩感知 压缩感知(CS)是一类图像压缩重建的算法,其流程为: 编码后保存的数据为经过熵编码的测量值y。 总压缩倍数R为: R=cr∗8b∗S 其中cr为测量率(原图与...
ReconNet算法按块在压缩域做重建,使用BM3D去噪算法消除块效应得到最终的重建结果。 每个ReconNet单元都由3个带ReLU激活函数的卷积层组成。 ReconNet的损失函数使用了欧式损失加对抗损失的组合。欧式损失中Θ使用反向传播的梯度下降,B为训练集中的图像块总数。基于GAN网络,从ReconNet中得到重建块(fake和real)来构建网络...
压缩感知理论是一种新颖的信号处理理论,它通过将信号从传统的采样域转换到稀疏域,可以实现对信号的高效压缩和重建。在医学CT图像重建中,压缩感知理论具有重要的应用价值。 医学CT图像是一种重要的医学影像技术,能够提供人体内部的详细结构信息,对疾病的诊断和治疗起到至关重要的作用。然而,由于CT图像数据量庞大,传统的...
基于压缩感知的声纳图像超分辨率重建框图如图1所示。 综合算法步骤如下: (1)输入原始图像I,图像维度M,平衡参数 ,迭代阈值N。 (2)对参数进行初始化设置:设光滑部分系数为 ,边缘部分系数 ,纹理部分系数为 。 (3)运用基于K-均值聚类算法的结构化字典训练法获得光滑、边缘、纹理成分对应的过完备字典 ...
为了缩短扫描时间、减少数据采集量和提高数据传输效率,科学家们研究了多种压缩成像技术,其中压缩感知理论是一种最近受到广泛关注的新兴技术。 压缩感知理论的核心思想是:信号在某些基下可以被表示为稀疏的线性组合。在MRI图像重建中,压缩感知理论可以通过采集少量的数据并使用稀疏表示来重建图像。例如,一幅MRI图像可以由...
武汉卓目科技取得基于深度压缩感知网络的图像压缩感知重建专利 |快报 返回搜狐,查看更多 平台声明:该文观点仅代表作者本人,搜狐号系信息发布平台,搜狐仅提供信息存储空间服务。