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摘要:
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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文献信息
篇名 基于多尺度残差网络的压缩感知重构算法
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 压缩感知 卷积神经网络 多尺度卷积 扩张卷积
年,卷(期) 2019,(11) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 2082-2091
页数 10页 分类号
字数 6140字 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.c170546
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 练秋生 燕山大学信息科学与工程学院 110 1442 20.0 33.0
3 陈书贞 燕山大学信息科学与工程学院 43 533 10.0 22.0
5 石保顺 燕山大学信息科学与工程学院 11 223 4.0 11.0
9 富利鹏 燕山大学信息科学与工程学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
压缩感知
卷积神经网络
多尺度卷积
扩张卷积
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
河北省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导