基于深度学习的图像压缩感知方法
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基于深度学习的图像压缩感知方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明提供了一种基于深度学习的图像压缩感知方法,所述方法包括获取压缩图像数据,在所述压缩图像数据中插入识别块和协同定位块,根据所述识别块和所述协同定位块的位置来确定偏移向量;并基于所述偏移向量和原始参考图像数据中所述协同定位块和所述识别块之间的视差向量来计算预测块向量,其中,将所述预测块向量添加到候选向量列表中,并对应于候选向量的图像块之间的接近度对候选向量列表进行排序。本发明通过所述识别块和协同定位块位置的确定,并插入所述图像数据中,使得所述图像数据中的有效成分能够被采集,提升对所述图像数据重建时的无损,也进一步的保证图像数据的准确性。
本发明提供了一种基于深度学习的图像压缩感知方法,所述方法包括获取压缩图像数据,在所述压缩图像数据中插入识别块和协同定位块,根据所述识别块和所述协同定位块的位置来确定偏移向量;并基于所述偏移向量和原始参考图像数据中所述协同定位块和所述识别块之间的视差向量来计算预测块向量,其中,将所述预测块向量添加到候选向量列表中,并对应于候选向量的图像块之间的接近度对候选向量列表进行排序。本发明通过所述识别块和协同定位块位置的确定,并插入所述图像数据中,使得所述图像数据中的有效成分能够被采集,提升对所述图像数据重建时的无损,也进一步的保证图像数据的准确性。
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